Rationale Ankunfts- und Bedienprozesse zur Leistungs- und Zuverlässigkeitsanalyse

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Bei der stochastischen Modellierung von Computernetzen, Computersystemen und ähnlichen Systemen, kommt einer detaillierten und realitätsnahen Modellierung der auftretenden Lasten eine entscheidende Rolle zu. Dabei zeigt sich, dass neben der genauen Approximation der Verteilung auch die Korrelation berücksichtigt werden muss, da eine Vernachlässigung von Korrelationen oft zu Modellen führt, die den Ressourcenbedarf deutlich unterschätzen. Bisher wurden im Projekt Methoden zur Modellierung korrelierter Lasten mit Hilfe von Markov Modellen behandelt. Verschiedene Methoden zur Parameteranpassung von Markov Modellen konnten für korrelierte Lasten entwickelt, implementiert und an Hand realer Lastdaten evaluiert werden. Es zeigte sich aber auch, dass Markov Modelle ihre Grenzen erreichen, wenn die Dichtefunktion oder Korrelation bestimmte Strukturen aufweist, die nur mit sehr vielen Zuständen im Markov Prozess abgebildet werden können.In der Verlängerungsphase soll deshalb die Modellklasse auf Matrix Exponentielle Verteilungen und die damit verbundenen Rationalen Prozesse erweitert werden. Für diese Modellklassen existiert zwar noch keine umfangreiche Theorie, wie für Markov Prozesse, neuere Resultate geben aber Anlass zu der Hoffnung, dass viele von Markov Prozessen bekannte Methoden sich auf die allgemeineren Modelle übertragen lassen. Die Anpassung und Neuentwicklung von Methoden zur Modellierung und Parameteranpassung für Rationale Prozesse und deren Analyse stehen deshalb im Mittelpunkt der zweiten Projektphase. Neben den methodischen Resultaten sollen auch theoretische Resultate über diesen Prozesstyp hergeleitet werden.