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UML模型一般不能直接进行性能分析,需要利用模型转换的方法将其转换成其他分析模型,比如排队论、随机进程代数或者随机Petri网等模型。利用Eclipse平台上的Papyrus建立3种类型的UML模型(用例图、部署图和活动图)来对系统进行建模,并利用MARTE规范添加一些性能相关的信息;然后利用ATL实现UML模型到广义随机Petri网(GSPN)模型的转换,并使用XStream将上一步得到的GSPN模型转换成分析工具所支持的格式;最后利用基于GSPN的性能分析方法进行系统性能分析。同时给出了一系列性能指标的计算方法,如利用率、吞吐量、平均等待请求的数目以及响应时间等,可以考察系统性能的多个方面,方便系统设计和开发人员对系统性能进行分析和优化。 相似文献
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系统的可靠性是系统的重要非功能属性之一。传统的可靠性分析在系统开发结束后进行,可能会发现由于系统开发早期的架构设计不合理而导致的问题,这时再修改系统架构并重做后继开发步骤,将会浪费大量人力和物力。如果能在开发的早期阶段,在系统模型层面进行分析并预测,则可以尽早地发现系统可靠性方面的问题并将其修复。UML是一种通用的、标准化的建模语言,MARTE是UML在嵌入式实时系统领域的扩展。提出了基于MARTE模型的系统可靠性预测方法,该方法考虑的MARTE模型包括用例图、活动图、部署图。先将MARTE模型转换为马尔可夫决策过程网络模型,再利用概率模型检测工具PRISM进行分析,得到系统可靠性的预测结果。实例研究表明,所提方法不仅能够预测系统可靠性的最大值和最小值,还能通过调整各个资源的可靠性值,考察其对系统可靠性的影响,为设计人员的进一步工作提供参考。 相似文献
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