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- Petri-Netz (2) (entfernen)
Im Rahmen dieser Arbeit wurden die zeitbewerteten Prädikat/Transitions-Netze (Z-Pr/T-Netze) zur Modellierung, Simulation und Verifikation sicherheitskritischer Echtzeitsysteme entwickelt. Z-Pr/T-Netze integrieren Konzepte zur Modellierung temporärer Zusammenhänge und sind darüber hinaus mittels der Berechnung von S- und T-Invarianten sowie der Identifikation von Traps und Co-Traps strukturell analysierbar. Die Eignung von Z-Pr/T-Netzen zur Modellierung, Simulation und Verifikation komplexer Systeme aus dem Anwendungsbereich sicherheitskritischer Echtzeitsysteme wird anhand des Earliest-Deadline-First-Protokolls (EDF) und des Priority-Inheritance-Protokolls (PIP) belegt. Es erfolgt daher eine Modellierung des EDF und PIP mittels Z-Pr/T-Netzen sowie eine Verifikation für das EDF und PIP basierend auf der strukturellen Analyse der korrespondierenden Z-Pr/T-Netze. Die Anwendbarkeit struktureller Analyseverfahren zur Verifikation des EDF und PIP in Verbindung mit der nicht zu unterschätzenden Komplexität eben dieser belegen die Anwendbarkeit von Z-Pr/T-Netzen zur Modellierung, Simulation und Verifikation komplexer Systeme aus dem Anwendungsbereich sicherheitskritischer Echtzeitsysteme.
Probability propagation nets
(2008)
In der vorliegenden Arbeit wird eine Petri-Netz-Repräsentation für die Propagation von Wahrscheinlichkeiten und Evidenzen (Likelihoods) vorgestellt und auf probabilistische Horn-Abduktion sowie Fehlerbäume und Bayes-Netze angewendet. Diese sogenannten Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze (probability propagation nets) machen Propagations-Prozesse transparent, indem sie strukturelle und dynamische Aspekte in einer homogenen Darstellung vereinen. Anhand populärer Beispiele wird verdeutlicht, dass Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netze die Propagations-Prozesse - besonders im Hinblick auf die Bayes-Netz-Algorithmik - anschaulich darstellen und gut nachvollziehbar machen, so dass sie sich für die Analyse und Diagnose probabilistischer Modelle eignen. Durch die Repräsentation von Fehlerbäumen mit Wahrscheinlichkeits-Propagations-Netzen können diese Vorzüge auf die Modellierung technischer Systeme übertragen werden.