Réseaux d'automates stochastiques à temps discret

摘要

Markov Chains facilitate the performance analysis of dynamic systems in many areas of application. They are often used through a high-level formalism. Several of these are currently used, specially for continuous-time systems, and we work on Stochastic Automata Networks (SAN). Discrete-time systems are more difficult to model, because several events can occur during the same time slot (conflicting events). We define a SAN formalism for discrete-time models, and we present an algorithm to generate the equivalent Markov chain.%Les chaînes de Markov facilitent l'analyse des performances des systèmes dynamiques dans de nombreux domaines d'application. Elles sont souvent utilisées par le biais d'un formalisme de haut niveau. Parmi les différents formalismes couramment utilisés, on se place dans le cadre des réseaux d'automates stochastiques (SAN). De nombreux travaux dans ce domaine traitent les systèmes à temps continu. Les systèmes à temps discret sont plus délicats à madéli-ser, car plusieurs événements peuvent avoir lieu pendant une même unité de temps (événements en conflit). Nous définissons un formalisme de SAN pour les modèles à temps discret qui gère les événements en conflit, et nous proposons un algorithme de génération de la chaîne de Markov équivalente.