Apprоximate main value perfоrmance analysis оf cоmputing prоcess using shpn with fuzzy parameters

Abstract

Stochastic fluid models are a class of analytic models that have recently drawn the attention of many researchers for the modeling and performance evaluation of complex computer systems and networks (CSN). In this paper we present an approximated main-value analysis method оf stochastic hybrid Petri nets (SHPN) mоdels with fuzzy parameters (FSHPN) fоr performances evaluation оf data continuous transmission CSN virtual channels. The method is based on the main-value analytical solution of one buffer finite FSHPN sub-models, also referred dipoles as building blocks. We develop a fixed point iterative algorithm to accurately estimate performance measures оf buffer pipe-line FSHPN models such as throughput and mean buffer cоntents. The accuracy оf the proposed method has been validated by simulation experiments.

Modelele de fluide stocastice sunt o clasă de modele analitice care au atras recent atenția multor cercetători pentru modelarea și evaluarea performanței sistemelor și rețelelor de calculatoare complexe (CSN). În această lucrare prezentăm o metodă de analiză aproximativă în valoare medie a modelelor de rețele Petri hibride stocastice (SHPN) cu parametri fuzzy (FSHPN) pentru evaluarea performanțelor canalelor virtuale de transmitere continuă a datelor în CSN. Metoda se bazează pe soluția analitică în valoare medie a unui sub-model FSHPN cu un buffer finit, denumit dipol ca bloc de construcție. Este prezentat un algoritm iterativ cu punct fix pentru a estima cu o exactitate specificată măsurile de performanță ale modelelor FSHPN cu stocare pipe-line, cum ar fi productivitatea de transfer și conținutul mediu al sistemelor de stocare. Precizia metodei propuse a fost validată prin experimente de simulări numerice.