Enhancing Stochastic Petri Nets with Reconfigurability
Langue : anglais
Edité par John Wiley & Sons Jul 2025, 2025
- Livre relié
- Neuf

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Neuware - This book explores the world of reconfigurable stochastic Petri nets (RSPNs), a powerful method for modeling and verifying complex, dynamic and reconfigurable systems. As modern discrete-event systems become increasingly flexible, requiring structural adaptability at runtime, classical Petri nets are proving insufficient. This book presents innovative extensions to Petri nets, offering enhanced modeling capabilities for reconfigurable systems, while ensuring efficient verification. Through a structured approach, this book introduces reconfigurable generalized stochastic Petri nets (RecGSPNs), an advanced framework that integrates reconfigurability while preserving crucial system properties such as liveness, boundedness and deadlock-freedom. This book systematically explores modeling techniques, including stochastic reward nets and dynamic topology transformations, demonstrating their effectiveness through quantitative and qualitative analyses. By addressing challenges in state-space explosion and computational complexity, this book provides essential methodologies for researchers and practitioners working on reconfigurable systems, and serves as a valuable resource for those working in network security, manufacturing systems and distributed computing, where dynamic reconfigurations are essential.…
N° de réf. du vendeur 9781836690627
- Titre
- Enhancing Stochastic Petri Nets with Reconfigurability
- Auteur
- Samir Tigane
- Éditeur
- John Wiley & Sons Jul 2025
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1836690622
- ISBN à 13 chiffres
- 9781836690627
- Poids de l'article
- 467 grammes
- Dimensions
- 234x156x13 mm
This book explores the world of reconfigurable stochastic Petri nets (RSPNs), a powerful method for modeling and verifying complex, dynamic and reconfigurable systems. As modern discrete-event systems become increasingly flexible, requiring structural adaptability at runtime, classical Petri nets are proving insufficient. This book presents innovative extensions to Petri nets, offering enhanced modeling capabilities for reconfigurable systems, while ensuring efficient verification.
Through a structured approach, this book introduces reconfigurable generalized stochastic Petri nets (RecGSPNs), an advanced framework that integrates reconfigurability while preserving crucial system properties such as liveness, boundedness and deadlock-freedom. This book systematically explores modeling techniques, including stochastic reward nets and dynamic topology transformations, demonstrating their effectiveness through quantitative and qualitative analyses. By addressing challenges in state-space explosion and computational complexity, this book provides essential methodologies for researchers and practitioners working on reconfigurable systems, and serves as a valuable resource for those working in network security, manufacturing systems and distributed computing, where dynamic reconfigurations are essential.
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À propos de l’auteur
Samir Tigane is Associate Professor at the University of Biskra and researcher at the Laboratoire de l'Informatique Intelligente (LINFI), Algeria. His research includes software engineering, formal methods and artificial intelligence.
Laid Kahloul is Professor at the University of Biskra and researcher at the Laboratoire de l'Informatique Intelligente (LINFI), Algeria. His research includes software engineering, formal methods, security and artificial intelligence.
Abdelhamid Mellouk is Full-time University Professor, Director of the IT4H High School Engineering Department and Head of the TincNET Research Team, UPEC, France. He is also the founder of Network Control Research and Curricula activities at UPEC, President of the Policies and Programs commission at the National Council for Scientific Research and Technologies, a HCERES Expert, a CNU member and Co-President of the DS-AI Systematic Deep Tech Hub.
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