Development of a method for assessing the adequacy of a computer system model based on Petri nets

Abstract

The purpose of modeling any system using a Petri net is to study the behavior of the modeled system based on the analysis of the defined properties of the Petri net. Therefore, it is necessary to develop a method for assessing the adequacy of the model, based on the assessment of the degree of its correspondence to the behavior of the system. The object of research is the behavior of a system model built using a Petri net. The subject of the research is the value of the deviation of the simulated processes from the real values. The goal of the research is to develop a method for assessing the adequacy of the description of the dynamics of the researched process in a model of a computer system based on Petri nets.Conclusions. The developed method makes it possible to assess the adequacy of the model based on Petri nets with accuracy to the entered assumptions. The method allows timely background history of dynamic processes and justify the choice of its length. The method also allows reducing the possibility of an irrational increase in the size of the synthesized model.Метою моделювання будь-якої системи за допомогою мережі Петрі є дослідження поведінки змодельованої системи на основі аналізу визначених властивостей мережі Петрі. Тому необхідно розробити метод оцінки адекватності моделі, заснований на оцінці ступеня відповідності її поведінці системи. Об’єктом дослідження є поведінка моделі системи, побудованої за допомогою мережі Петрі. Предметом дослідження є значення відхилення змодельованих процесів від реальних значень. Мета дослідження: розробка методу оцінки адекватності опису динаміки досліджуваного процесу в моделі комп'ютерної системи, яка базується на мережі Петрі. Висновки. Розроблений метод дозволяє оцінити адекватність моделі на основі мереж Петрі з точністю до введених допущених. Метод дозволяє вчасно передісторію динамічних процесів і обґрунтувати вибір її довжини. Метод також дозволяє знизити можливість нераціонального збільшення розміру синтезованої моделі