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J-GLOBAL ID：201802281269090164   整理番号：18A0725682

分散行動同定のための同時離散事象システムの自動分割【JST・京大機械翻訳】

Automated Partitioning of Concurrent Discrete-Event Systems for Distributed Behavioral Identification

著者 (3件)： Saives Jeremie (Automated Production Research Laboratory, ENS Cachan, University of Paris-Sud, Universite ́ Paris-Saclay, Cachan, France) ,  Faraut Gregory (Automated Production Research Laboratory, ENS Cachan, University of Paris-Sud, Universite ́ Paris-Saclay, Cachan, France) ,  Lesage Jean-Jacques (Automated Production Research Laboratory, ENS Cachan, University of Paris-Sud, Universite ́ Paris-Saclay, Cachan, France)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 15  号： 2  ページ： 832-841  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 離散事象システムの行動同定の目的は,観測された入力/出力イベントのシーケンスから,入力と出力イベント(すなわちシステムの観測可能な挙動)と内部状態進化(すなわち,観測不能な挙動)の間の直接関係を示す理解できるモデルである。並列性がモノリシックモデルの構築を妨げるので,分散同定はサブシステムのモデルの代わりに構築する。本論文では,システムの自動分割を提案し,同定された分散モデルの可読性に関する最適化を行い,逆エンジニアリング目的に適合させた。最適化問題を解決するために,最初の解を観察可能な挙動から抽出した。次に,付加的解法を凝集クラスタ化によって計算した。この手法をベンチマークに適用し,適切な機能分割を得た。Practioners-Identificationは,観測されたI/Oシーケンスからの既存の閉ループ離散事象システムのモデルを得るためのアプローチであり,同じシステム内の逐次および同時プロセスの両方を発見する。結果は,観察された挙動を近似し,逆工学に使用できる理解可能でコンパクトなモデルである。システムの挙動に関するより良い洞察を得るために,それをサブシステムに分割して,分散モデルを研究することはより簡単であるかもしれない。さらに,より小さいサブシステムの同定は計算コストを低減する。したがって,本論文の主な貢献は,分散DES識別のための分割手法である。合理的な計算時間において,逆エンジニアリングとコンパクトな分散モデルに適合した分割を提供するために,I/Oと観測されたI/Oシーケンスの知識のみが必要である。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】

シソーラス用語： 最適化 ,  分割法 ,  CPU時間 ,  最適化問題 ,  *リバースエンジニアリング ,  可読性 ,  クラスタ化 ,  ベンチマーク ,  凝集
準シソーラス用語： 計算コスト ,  分散モデル ,  サブシステム ,  *離散事象系 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 行動 ,  同定 ,  離散事象システム ,  自動分割