An SMT-Based Perfect Sampling Algorithm for Stochastic Petri Nets
An SMT-Based Perfect Sampling Algorithm for Stochastic Petri Nets
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基于SMT的随机Petri网完美采样算法
DOI：
10.1145/3388831.3388844
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Kazuya Morihara Tadashi Dohi
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Hiroyuki Okamura;Kazuya Morihara Tadashi Dohi
本文提出了一种随机Petri网（SPN）的完美采样算法。完美抽样是一种精确遵循平稳分布抽取样本的技术。本文开发了 SPN 的包络完美采样算法 (EPSA)。我们的方法背后的主要思想是制定数学规划以获得 EPSA 所需的系统状态的下限和上限，并使用 SMT（可满足性模理论）求解器来解决问题。所提出的基于 SMT 的 SPN EPSA 扩展了 SPN 完美采样算法的适用性。
This paper proposes a perfect sampling algorithm for stochastic Petri nets (SPN). The perfect sampling is a technique to draw samples exactly following the stationary distribution. The paper develops the enveloped perfect sampling algorithm (EPSA) for SPN. The main idea behind our approach is to formulate the mathematical programming to obtain lower and upper bounds of system states which are required by EPSA, and the problem is solved by using SMT (satisfiability modulo theories) solver. The presented SMT-based EPSA for SPN expands the applicability of perfect sampling algorithm for SPNs.
使用边界包络对阶段型服务器进行完美采样
DOI：
10.1007/978-3-642-21713-5_14
发表时间：
2011
期刊：
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影响因子：
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作者：
B. Gaujal;Gaël Gorgo;J. Vincent
通讯作者：
J. Vincent
完美模拟和非单调马尔可夫系统
DOI：
10.4108/icst.valuetools2008.4404
发表时间：
2008
期刊：
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影响因子：
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作者：
A. Bušić;B. Gaujal;J. Vincent
通讯作者：
J. Vincent