抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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多値意思決定図はPetriネットのような離散状態システムの挙動を研究するための優れた技術であるが,それらの可変次数(MDDレベルに対するマッピング場所)は効率に大きく影響し,与えられた集合を符号化するための最適次数の発見はNP困難である。状態空間生成において,符号化されるべきマークの集合が進化を維持し,最後にのみ知られているので,状況はさらに悪い。状態空間生成においてしばしば用いられる飽和アルゴリズムの効率を改善するための以前の発見的方法は,トップ可変位置(SOT)または可変スパン(SOS)の各遷移にわたる和のようなPetriネットの簡単な関数を最小化する可変次数を求める。これはNP困難であるので,ほとんどの場合にSOTまたはSOSを最小化する次数を計算できないが,しかし,それは限られた有効性を持つであろう。例えば,SOTとSOSは,遷移の多重コピー(より多くの重みを与える),または等しい入力と出力(無視されるべき遷移への重みを与える)によって導くことができる。これらの異常は,それぞれの遷移のユニークで生産的な部分を考慮に入れるだけの新しい発見であるスープを定義することを意味した。スープの計量は容易に計算でき,シミュレーションしたアニーリングのような標準的な探索技術において,良好な次数を見出すことができる。実験により,スープは,状態空間生成時のMDD操作のためのメモリと時間を改善することを希望する量に対するはるかに良いプロキシであることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
