随机petri网和系统性能评价
林闯，随机petri网和系统性能评价第二版狮机Per网都系统性能评价(第2版)林闯著清华大学出版社北京内容简介本书是随机Petr网理论和技术方面的专著,主要内容包括:各种随机Petr网理论和分析技术;随机Petr阿的模型方法模型的分解和压缩技术以及性能界限求解技术;随机 Petri网在通信议、ATM网络、柔性制造系统计算机系统和软件系统性能评价、工作流中的应用随机Peti阿软榫具。木书内容基本上是自包含的内容新颖,容易理解,便于应用。主要读者对象是计算机、首动控制等相关专业的大学高级学生研究生、程技术和科研人员。版权所有翻印必究。举报电话:010而282989135012566781380310933本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售。本书防伪标签用特殊防伪校术,用户可遴过在图案表面涂抹清水,图案消失水干斤图聚复魂;或将表面得下,放在白纸上用彩笔涂抹,图案在白纸上再现的方法识别真伪a图书在版编自{CIP)数据随机 Petri阿和系统性能平价/林陶著.2版.一北京:清华大学出杜,205.4ISBN7-302-10651「.随…Ⅱ.林…Ⅲ.计算机网络F.TF393中国版本图书馆C]P数据核字(205)第020115号出版者:清华大学出版社地址:北京清华大学学研大度http://www.tup,comrn邮编:100084杜总权:010-6270175客户服务:(10-6277969资任编辑:醛證印利者:北京矗丰华彩印有限公司订者;…河市李旗庄少明装订厂发行者:新华书店总店北京发行所开本:185×260印张:23,75字教:546干字版次:n5年4月第?版205年4月第1次印刷书号:ISN7-502-10651-7/TP·7213印数:01~3000定价:49.00元第2版前言K随机Peti网和系统性能评价》一书出版已5年了,一本好的科技书都悬要通过使用、修改、再使用、再修改,而且计算机技术的发展日新月异,随机Per网作为描述计算机系统和网络的种重要的性能模型和分析具,也要不断完善,从而造应日益复杂的各种新的应用领域。因此在木书的第2版中,新增加了作者及网内外相关学者近些年来在该领域的最新科研城果:(1)在第5章中增加了一节“非乘积解随机 Petri网的乘积形式近似求解”,(2)在第6章中增加了一节“随机 Petri网非乘积解系统的判定与界限求解”,〔3)新增了第11章“在Web服务器集群中的应用”和第12章“在工作流中的应用”。同时,本版对原版中的一些错误也进行了更正。作者2095年2月12日前随着计算机科学和技术的发展,计算机应用不断普及和深入,人们越承越感到计算机系统性能评价在社会技术进步中的重要性。计算杌系统性能评价研究的目的主要有三个:选择、改进和设计。在众多的系统(方案)中选择—^最适合需要的系统(方案〕,即在一定的价格范围内迭择性能最好的系统达到较好的性能价格比;对已有系统的性能缺陷和瓶颈进行改进和提高其运行效率;对未米设计的系统进行性能预测,在性能成本方面实现最佳设计或配置计算机系统的性能般包括以下两个方面:个方面足它的可靠性或可利用性,亦即,计算机系统能正常工作的时间,其指标可以是能够持续工作的时间长度,如平均无故障时间;也可以是在一段时间内,能正常工作的时间所占的百分比。另一方面是它的处理能力或效率。这又可分为三类指标:一类指标是各种吞吐率,如系统在单位时间内能处理正常作业的个数。另类指标是各种响应的时间,即从系统得到输人至给出输出之间的时间。再一类指标是各种利用率,即在给定的时间区间中,各种部件(包括硬设备利软系统)被使月的时间与整个时间之比。当然不同的系统对性能指标的描述有所不同例如局域网络常用的性能评估指标为信道传输速率、信道吞吐量和容量、信道利用率、传输延迟、响应时间和负载能力等计算机系统的性能取决于多种因素,最基本的因素是系统的配置{即指系统构成所包括的各种软件、硬件的成分、数量、能力和系统结构、处理和调度策略路等〕和系统负载(即指工作负载和丁作方式例如交方式批处理方式等性能評价的主要仟务就是研究系统配置、系统负载性能指标之间的相互关系。性能评价的方法大致可以分为两类:1)测量方法通过一定的测量设备或一定的测量程序可以直接从计算机系统测得各项性能指标或与之密切相关的量,然后由它们经过些简单的运算求出柑应的性能描标。这是最直接也是最基本的方法,其他方法在定程度上也要依赖于它。但是这种方法只能适用于已经存在并运行的系统,面且比较费时间。测量方案和测量手段是测量方法的关键(2)模型方法首先对要评价的计算机系统建立一个适当的模型,然后求出模型的性能指标,以便对系统进行性能评价。模型中一般包括许多参数,这些参数的确定往往依赖于对实际系统的测量结果或对系统参数的佔价。与测量方法相比,模型方法有两个优点:—是它不仅可以应用于已有的系统的性能评价,而且也可以应用于尚未存在系统的性能预测;是它的T作量一般比测量方法要小,比测量手段的费用要少。模型方法又可分为模拟方法和分析方法两种。模拟方法是用一个程序动态地模拟个系统及其负载。一般首先使用一个模拟语言来为系统建立模型,然后在模拟时,通过随机Per网和系统性能评价用负载驱动系统模型从而得出模型的性能指标。模拟方法可以详细地刻画系统,得出较精确的性能指标,但是构造和使用模型时的费用较高。分析方法则是应用数学理论与方法来研究和描述性能与系统、负载之间的关系。为了数学上描述与计算的方便,往往要对系统模型进行-些笸化和假设,因响这种模型刻画系统的详细程度较低,得出的性能指标精度也较低。但是这种方法理论基础强,可以明显地刻画备种因素之间的关系,而且构造和使用模型时的费用也较低。随着讦算机技术的发展,系统的庞大和复杂化使得系统性能评价问题变得越来越复杂并越来越引起人们的重视。提供有效的数学理论工具、直观的模型描述方法和有效的模型分析方法以及实用的辅助分析软件,是系统性能评价所而临的迫切需要解决的问题,这也正是本书所要介绍的随机Petr网分析技术的核心性能分析方法传统上采用排队论数学埋论来鮮决系统的描述问题,数学求解的基础是马尔可夫随机过程。80年代初随机 PEtri网的提出为系统的性能分析又提供了个新的数学述工具。随机 Petri网研究爿前已是一个热门课题。Petri阿是可应用到很多系统和领域的图形和数学模型工具。 Petri网是信息处理系统描述和模型的有力工具之一,它的主要特性包括:并行、不确定性、异步和分布描述能力和分析能力。作为图形工具, Petri网除了具有类似流程图、框图和网图的可视描述功能外,它还可通过标记( token)的流动模拟系统的动态和活动行为,所以可以说, Petri网是动态图形描述工具。作为数学工具, Petri网可以建立状态方程代数方程和其他数学模型来描述系统的行为。 Petri网既可为理论工作者也可为程人员所使用。它可以作为理论者和实践者之间的通信媒介,以便于人们进行交流和理解随着信息处理系统的日益庞大和复杂化,人们越来越需要采用系统T程的方法来设计和维护信息处理系统。在信息处理系统的整个生命期内,采用图形化的数学工具来完成系毓的形式描述、系统的正确性险证、系统性能的评价、系统的「标实现和测试是卡常必要的。 Petri网是适应上述各项任务的有效工具,可以在一个 Petri网系统模型的框架上完成各项任务。在这-点上,其他图形或数学工其则不具备如此的功能系统性能评价方法,尤其是排队纶分析方法的发展和所遇到的问题,包括并行系统的资源共享描述和非乘积解的问题,给Peri网应用领域的拓宽和发展带来了勃勃生机。从8年代初随机 Petri网提出以来,系统性能评价过成为 Petri网最成功的应用领域之从1985年起,相关Pet网和性能模型的国际研讨会也开始召开,这个研讨会每两年召开一次。在随机Peri网简短的发展历史中,它的应用范围经超出了讦算机科学成为研究离散事件动态系统的一种有力工具。很有前途的应用领域包括计算机网络、分布式软件系统、分布式数据库系统、并发和并行计算系统、柔性制造与工业削造系统、离散事件系统、多处理机系统、容譜与故障诊斷系统、办公自动化系统和决策模型等。作者进行了不同级别 Petri树和各种随机 Petri网的多年研究,并在国际上首先提出了随机高级Peti网及其分析技术和在一些系统性能评价中的应用。本书的主要内容是作者十多年工作的总结。据作者所知,本书是国内外第一本随机Petr网理论和技术方面的专著。本书的目的是使读者能基本掌据随机Peri网的理论模型方法、分析技术和前言应用思路;同时了解当前隨机Petr网理论和庇用的发展,为读者的系统性能评价学习丁作和研究课题提供一条有效途径。本书的主要内容包括四部分:1)在第1章至第3章中介绍了各种随机Petr网理论和分析技术,包括随机 Petri网(SPN)、广义随机Petn网(GSPN)、随机回报网(SRN)随机高级 Petri网(SHPN)和确定与随机Petr网(DsPN)。在这些Petn网理论和分析技术中,着重描述了可达集和稳定状态概率的算法,可达分析和入变量的计算及分析方法。介绍了系统的性能特性分析和算法。这部分是随机 Petri网的基础知识,足学习其他章节的基础。2)在第4章至第6章中讨论了随机Peri网的模型方法,随机网模型的分解和压缩技术以及模型性能界限求解技术。SPN模型性能评价的一个主要问题是模型状态空间的爆炸状态的数量会随着模型的规模和复杂性的增加而是指数性地增长,使实际系统的性能评价不可能。这一点会严重地阻得SPN模型的实际应用,也是当前SPN研究的热点问题。这部分所介绍的技术可以应用到各种复杂大型系统的性能模型和评价屮,这些技术是掌握SPN分杆方法的关键,也是深入进行SPN研究的基础。(3)在第7章至第10章屮,着重介绍了随机Per网在通倍协议性能模型,ATM网络性能模型、柔性制造系统性能模型以及在计算机系统和软件系统性能评价中的应用。在随机Per网的应用中,注意了专有对象的描述问题的求解及分析方法的有效性。介绍了一些基本计算杋和网络系统的性能模型方法,系统模型的基本化简技术,系统性能参数,例如系统的吐吞量资源的利用率和用户平均响应时间等的实际计算和分析。(4)为了方便读者使用随机Petr网软件工具,在第12章中介绍了随机Peti网软件包—SFNP确定与隨机 Petri网敦件包 DSPNexpress以及本书作者开发的随机高级Per网辅助软件 SHLPNA。在SPNP的介绍中,侧重介绍实际模型例了的分析软件程序,读者很容易套用这些例子编写自已的软件程序。而在 DSPNexpress和SHLPNA的介绍中,则侧重程序和数据结构的描述,读者可以了解随机 Petri网软件工具的开发和使用。本书的主要特点是:(1)书中的内容基本上是自包含的,随机Petr网的知识完整。本书包括了随杌Pet网理论、模型方法、化筒技术和应用以及软件工具的介绍。(2)容易理解,便于应用。本书淡化了数学形式的描述,注重了实际系统的模型;对于每种形式的定义和推导,都给出模型例了进行引导。软件T具的介绍便于读者对实你问题模型的理解(3)内容新颖。本书包括了随机Pet网领域的主要最新研究成果和作者近年来的工作目前在随机Petr网领域里已取得的成果远多于本书所介绍的内容。本书仅是学习随机 Petri网的第一步,深一步的学习还需读者阅读其他资料。囡家自然科学基金委员会和国家重点基础研究发展规划项目(编号:G1999270307Ⅵ随机Petr网和系统生能评价对作者的研究T作给予了连续的资助,本书的出版得到了“国家科学技术学术著作出版基金”的资助。北京航空航天大学计算机系杨文龙教授、中国科学院数学研究所陆维明研究员和上海复旦大学计算机系是时霖教授对本书的内容进行了认直的审阅,在此一并致谢本书写作期间,我的家人和朋友给了我极大鼓励科帮助,作者谨以此书献给我的家人和朋友林闯1998年12月于北京目录第1章Per网的基本概念和术语1.1Peri网研究与发展简况……冒甲昏■■看暑1.2 Petri网模型介绍…1甲甲■卜昏督晶b1.3网的基础知识…1.4位置,/变迁(PT)系统…5高级Peri网(HLPN》系统…甲甲冒鲁■■倡F■晶口1.6不同级别系统之间的关系与变换………参考文献血自自L甲14第2章几种随机Petr网模型与分析方法2.1随机时间变迁的实施…甲1冒■■■1b山bbh甲 D4D PE292.2随机 Petri网(SPN232.3·义随机 Petri网(GSPN}·甲1·甲1山*···啊…B"22.4随机回报网(SRN)……日日甲甲■■血pd2.5确定与随机 Petri网
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贝叶斯网络学习、推理与应用
专门讲贝叶斯网络学习的书籍，很经典，需要学习的可以下载图书在版编目(CIP)数据贝叶斯网络学习推理与应用王双成著.一上海:立信会计出版社,20102lsBN978-754292470-4I.①贝…Ⅱ.①王….①贝叶斯推断Ⅳ①0212中国版本图书馆CP数据核字(2010)第07142号责任编辑赵志梅封面设计周祟文贝叶斯网络学习、推理与应用出版发行立信会计出版社地址上海市中山西路2230号邮政编码20035电话(021)64411389传真(021)644125网址www.lirinaph.comE-mail kaph@ sh163 net网上书店www.shl-.netTel:(021)6411071经销各地新华书店印刷上海申松立信印刷有限责任公司开本890毫米X1240毫米/32印张9375字数254千字版次2010年2月第1版印次2010年2月第1次书号IsBN978-7-54292470-4/0定价20.00元如有印订差错,请与本社联系调换内容简介贝叶斯网络是概率理论与图形理论的结合,围绕的一个基本问题是联合概率计算。基于贝叶斯网络可进行联合概率的条件和边缘分解从而有效降低运算复杂性并解决与联合概率计算有关的一系列向题。贝叶斯网络已在许多领域得到了广泛的应用,是不确定性知识表示和推理的有力工具。本书按照贝叶斯网络基础、学习、推理、集成和应用的框架介绍贝叶斯网络的相关理论、方法和算法,有助于读者对贝叶斯网络理论体系的认识和理解,可供相关专业的高年级本科生、研究生和科研人员学习与参考贝叶斯网络( Bayesian networks)是描述随机变量之间依赖关系的图形模式,被广泛用于不确定性问题的智能化求解。它具有多功能性、有效性和开放性(是一个能够集成其它智能技术与数据处理方法的平台)等特征,能够有效地转化数据为知识(具有形象直观的知识表示形式),并利用这些知识进行推理(具有类似于人类思维的推理方式),以解决分析、预测和控制等方面的问题。其有效性已在风险管理、信息融合、医疗诊断、系统控制和生物信息分析等许多领域得到验证。自从20世纪80年代后期加利福尼亚大学计算机科学系 Pearl(1988)给出贝叶斯网络的严格定义并创建贝叶斯网络基础理论体系以来,贝叶斯网络获得了长足的发展。这些研究主要从贝叶斯网络学习推理、集成和应用四个方面展开,出现了许多经典的方法和算法,也解决了大量的实际问题。本书共分五个部分。第一部分是贝叶斯网络基础,包插第1、第2、第3章。第1章介绍在贝叶斯网络研究中经常使用的一些概率公式和方法。第2章从概率模式、图形模式和它们之间联系的视角简要阐述贝叶斯网络的基础理论。第3章绐出贝叶斯网络学习和推理中可能用到的一些量化方法和标准第二部分是贝叶斯网络学习,包括第4章至第10章。这儿章分别从具有完整数据、丢失数据、隐藏变量、连续变量、噪声和小数据集等情况给出了一系列贝叶斯网络学习方法,以及随环境变化的贝叶斯网络更新算法。第三部分是贝叶斯网络推理,包括第11、第12章。第11章从贝叶斯网络信念更新和信念修正两个方面简要介绍经典的准确和近似推贝叶斯劂络学习、推瑰与应用理方法。第12章给出一系列贝叶斯网络分类器(分类预测推理)。第四部分是贝叶斯网络集成,包括第13章至第16章。这几章介绍将贝叶斯网络与因果理论、决策理论、可能理论和时序过程相结合而得到的因果贝叶斯网络、决策贝叶斯网络(影响图)、可能贝叶斯网络(可能网)和动态贝叶斯网络。第五部分是贝叶斯网络应用,包括第17、笫18章。第17章介绍基于贝叶斯网络的聚类分析方法。第18章给出贝叶斯网络在预警和评估等方面的应用。本书是作者在多年从事贝叶斯网络研究基础上整理而成的,其撰写和出版得到国家自然科学基金(60675036)、上海市教委重点学科基金(51702)和上海市教委科研创新重点项目(09z202)的资助。王双成2009年11月于上海立信会计学院录第一部分贝叶斯网络基础第1章概率论基础1.1概率计算公式1.2贝叶斯方法33561.3贝叶斯概率音要鲁要是音音吾辛音晋晋费音省普辛音萨自即鲁音普鲁香备善鲁曹普辛鲁曹曹鲁鲁第2章贝叶斯网络基础理论…2.1概率模式中的条件独立性2.2图形模式中的d- separation性102.3条件独立性与d- separation性之间的联系…2.4贝叶斯网络基本定理……122.5贝叶斯网络模型…………………………122.6变量之间基本依赖关系和结点之间基本结构……………14第3章常用的检验方法和评价标准153.1变量之间依赖关系检验…153.2贝叶斯网络结构常用打分标准…183.3分类准确性评价标准…………243.4贝叶斯网络学习可靠性评价标准…28第二部分贝叶斯网络学习第4章具有完整数据的贝叶斯网络学习314.1基于打分搜索的贝叶斯网络结构学习……………………312贝叶斯网络学习、推理与应用4.2基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习36第5章具有丢失数据的贝叶斯网络学习…………455.1基于近似打分搜索的结构学习………455.2基于 Gibbs sampling和依赖分析的贝叶斯网络结构学习…音非垂48第6章具有隐藏变量的贝叶斯网络学习是·音音曹面喜鼻口要音·面鲁要普鲁看豪556.1不考虑隐藏变量的贝叶斯网络结构和道德图学习………556.2发现隐藏变量6.3确定隐藏变量取值和维数…………………………………586.4确定局部结构……606.5实验与分析………………………………………60第7章具有连续变量的贝叶斯网络学习D看口637.1不离散化连续变量的贝叶斯网络学习……637.2离散化连续变量的贝叶斯网络学习…66第8章具有噪声的贝叶斯网络学习…………788.1噪声平滑方法……798.2噪声平滑过程………………………808.3实验与分析82第9章小数据集贝叶斯网络学习…………………879.1小数据集贝叶斯网络结构学习……889.2小数据集贝叶斯网络多父结点参数的修复……96第10章贝叶斯网络更新学习看看dt10.1贝叶斯网络增量学习…●鲁···。靳鲁鲁毒●毒。鲁鲁■。音啬·最番着着鲁音音·自啬10310.2贝叶斯网络适应性学习………1410第三部分贝叶斯网络推理第11章贝叶斯网络基本推理11711.1统计推断……………………11711.2贝叶斯网络中的信念更新………………………11911.3贝叶斯网络中的信念修正………132第12章贝叶斯网络分类推理p由要中。;中叠鲁量。自·申中··画电·13612.1贝叶斯分类器…13712.2朴素贝叶斯分类器…14012.3广义朴素贝叶斯分类器……s14412.4TAN分类器………14612.5贝叶斯网络分类器…15312.6基于类约束的贝叶斯网络分类器………15612.7基于贝叶斯网络的特征子集选择要鲁费鲁量要鲁卧电香曹15812.8分类器的训练与泛化………………………………17212.9基于贝叶斯网络的联合预测………………………174第四部分贝叶斯网络集成第13章因果贝叶斯网络;音p即曹看最看晋看看看面画哥垂晶最音是看语音西卣垂17713.1单连通因果网学习s…………17813.2基于依赖分析的因果贝叶斯网络结构学习番备普最看啬■曹音音番春17813.3基于结点排序和局部打分-搜索的因果贝叶斯网络结构学习18513.4因果贝叶斯网络参数学习……18813.5基于贝叶斯网络的因果知识表示………………18913.6因果量化分析189第14章决策贝叶斯网络l914贝叶斯网络学习、箍理与应用14.1影响图的构成19114.2影响图的基本变换和最优决策…画·垂画画……19214.3影响图举例…………………………193第15章可能贝叶斯网络…19815.1可能网的概念鲁非鲁中·中鲁鲁·普西·鲁善鲁鲁善善申善鲁曹鲁鲁善善@·售鲁善鲁鲁登要19815.2可能网结构学习……202第16章动态贝叶斯网络……………………………20416.1一般动态贝叶斯网络20416.2具有平稳性和马尔可夫性假设约束的动态贝叶斯网络…20516.3几种特殊的动态贝叶斯网络………………………………21016.4动态贝叶斯网络分类器…………………………211第五部分贝叶斯网络应用第17章贝叶斯网络用于聚类分析………………21717.1离散数据聚类………………21717.2自动混合数据聚类— AutoClass…22217.3基于 Gibbs sampling的混合数据聚类225第18章贝叶斯网络用于预测23518.1经济周期波动转折点预测…23518.2风险预警23618.3风险评估…244附录常用贝叶斯网络…………………………………………250参考文献270
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