5641
Теория моделирования и нотации / Re: Графы состояний = диаграмма состояний?
« : 20 Февраля 2007, 23:30:08 »
Диаграмма состояний, классов и остальное - есть нечто иное, как ориентированный граф и часто размеченный.
Диаграмма состояний - есть определенный эквивалент диаграммы или карты Харела и восходит к аппарату конечных автоматов. Общий случай конечного автомата есть вероятностный автомат. Можно сказать что конечный детерминированный автомат имеет вероятность перехода в некое состояние равное 1, а в остальные 0.
Марковская цепь или марковский процесс - в определенной степени тоже можно рассматривать как автомат.
Марковская цепь - вообще аналог автомата, т.к. время неважно. время счетно и дискретно, процесс - это непрерывно-стохастические системы и тут так однозначно не скажешь.
Переход из одного состояния в другое может происходить в результате определенного события или наступления определенного условия(в последнем случае событием например является продвижение модельного времени ). Условие это арифметическое, математическое, логическое - да что угодно выражение, однозначно интерпертируемое.
Если условие детерминировано (т.е. переменная А стала больше или равна некоторому пределу) возникает переход в состояние - отказать в обслуживании
Если условие такое что переход возможен с веротяностью Р, то имеем дело с стохастической системой.
А еще условие может быть выражено функцией принадлежности - т.е. нечеткая логика.
Такчто никаких ограничений - главное понимать когда что и зачем это делается...
А насчет того кто-нибудь делал:
Я целый курс лабораторных разработал, в том числе используем Матлаб, Симулинк, Сатейфлоу - где как раз и конечные автоматы. и веротяностные автоматы и СМО моделируем через фактически диаграммы состояний - жаль нет средства переноса UML диаграмм в стайтетфлоу машину, а то было бы вооще полный аншлаг:-)
Диаграмма состояний - есть определенный эквивалент диаграммы или карты Харела и восходит к аппарату конечных автоматов. Общий случай конечного автомата есть вероятностный автомат. Можно сказать что конечный детерминированный автомат имеет вероятность перехода в некое состояние равное 1, а в остальные 0.
Марковская цепь или марковский процесс - в определенной степени тоже можно рассматривать как автомат.
Марковская цепь - вообще аналог автомата, т.к. время неважно. время счетно и дискретно, процесс - это непрерывно-стохастические системы и тут так однозначно не скажешь.
Переход из одного состояния в другое может происходить в результате определенного события или наступления определенного условия(в последнем случае событием например является продвижение модельного времени ). Условие это арифметическое, математическое, логическое - да что угодно выражение, однозначно интерпертируемое.
Если условие детерминировано (т.е. переменная А стала больше или равна некоторому пределу) возникает переход в состояние - отказать в обслуживании
Если условие такое что переход возможен с веротяностью Р, то имеем дело с стохастической системой.
А еще условие может быть выражено функцией принадлежности - т.е. нечеткая логика.
Такчто никаких ограничений - главное понимать когда что и зачем это делается...
А насчет того кто-нибудь делал:
Я целый курс лабораторных разработал, в том числе используем Матлаб, Симулинк, Сатейфлоу - где как раз и конечные автоматы. и веротяностные автоматы и СМО моделируем через фактически диаграммы состояний - жаль нет средства переноса UML диаграмм в стайтетфлоу машину, а то было бы вооще полный аншлаг:-)