随机petri网和系统性能评价( 林闯 第1版)

随机Petri网作为系统性能评价工具的应用研究，主要涉及了以下几个核心知识点： 1. 随机Petri网基础：随机Petri网是一种扩展的Petri网，它在Petri网的基础上增加了时间概念，使得可以对系统行为进行时序上的模拟与分析。随机Petri网在处理并发、异步及同步问题时，具有强大的描述能力，尤其适合描述随机分布的事件。 2. 随机Petri网的理论和分析技术：本书详细介绍了随机Petri网的各种理论和技术，包括模型的建立、分解、压缩以及性能界限的求解技术。这些技术是进行随机Petri网模型分析和性能评价的关键。 3. 随机Petri网在不同领域的应用：随机Petri网在多种系统性能评价中都有所应用，如通信网络、ATM网络、柔性制造系统、计算机系统和软件系统等。通过建立对应的随机Petri网模型，可以对这些系统的性能进行评估和优化。 4. 随机Petri网模型的构建：模型构建是性能评价的前期工作，通常涉及对实际系统深入的了解。在构建随机Petri网模型时，需要定义系统的状态变迁、事件的触发规则以及变迁的时序特性。 5. 随机Petri网模型的分解与压缩技术：为了提高分析效率，随机Petri网模型常采用分解和压缩技术。分解可以将复杂系统简化为若干个较简单的子系统，压缩则是对模型进行简化处理，去除冗余部分，以减少模型分析的复杂度。 6. 性能界限求解技术：性能界限是指对系统性能指标可能达到的最大或最小值的预估。求解性能界限能够为系统设计者提供性能评估的参考，有助于提前发现性能瓶颈，并作出相应设计调整。 7. 系统性能评价的实践应用：作者强调了随机Petri网在实际系统性能评价中的应用，包括如何根据实际问题建立模型，如何通过模型来预测系统性能，以及如何针对预测结果进行系统设计和改进。 8. 计算机系统性能评价的重要性和目的：性能评价在计算机系统中的重要性体现在对系统性能的全面了解和预测，它对于选择、改进和设计计算机系统都是不可或缺的。性能评价可以帮助系统设计者在多种方案中选择最优的系统，或者对现有系统的性能瓶颈进行诊断和优化。 9. 计算机系统的性能指标：计算机系统的性能指标主要包括可靠性或可利用性、各种吞吐率、各种响应时间以及各种利用率。这些指标分别从不同角度反映了系统的性能状况。 10. 计算机系统性能评价的方法：性能评价方法可以大致分为测量方法和模型方法。测量方法依赖于直接测量系统的性能指标，而模型方法则是通过构建系统模型来评估性能。模型方法又可以细分为模拟方法和分析方法，模拟方法通过动态模拟来获得性能指标，分析方法则是通过数学分析来研究系统性能与负载之间的关系。 本书不仅全面介绍了随机Petri网的理论与应用，还详细讨论了系统性能评价的方法和实践。通过对随机Petri网的掌握和应用，可以有效进行计算机系统及其他复杂系统的性能评价和优化工作。