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Time-Sensitive Importance Splitting
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-05792-1_2.png)
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摘要
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现有用于非马尔可夫模型稀有事件仿真的先进方法，在观测感兴趣事件需要依赖系统时序行为的相关先验知识或信息时，面临实践或理论上的限制。本文通过扩展带有时间敏感重要性函数的重要性分裂方法，应对上述两种限制。为此，我们基于目标状态执行逆向可达性搜索，考虑关于活跃计时器上下界的信息，以引导路径生成朝向稀有事件。我们已为输入/输出随机自动机在MODEST TOOLSET中开发了该方法的原型实现。初步实验表明，该方法在可靠性工程示例中估算稀有事件概率方面具有潜力。
Keyword:
STOCHASTIC PETRI NETS
NON-MARKOVIAN MODELS
TRANSIENT ANALYSIS
SYSTEMS
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机构
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