У нас в этом семестре начали преподавать предмет: "Исследование операций", ну вот на одной из лекций рассматривали переходные вероятности и мысля пришла в голову...

При рассмотрении Марковских цепей пользуются графом состояний, на котором у стрелок проставлены соотв. переходные вероятности. Такой граф называется размеченным графом состояний. Назревает вопрос, а что если на диаграмме состояний на переходах тоже проставлять вероятности, при необходимости, конечно.... Кто-нибудь так делал?

Диаграмма состояний, классов и остальное - есть нечто иное, как ориентированный граф и часто размеченный.

Диаграмма состояний - есть определенный эквивалент диаграммы или карты Харела и восходит к аппарату конечных автоматов. Общий случай конечного автомата есть вероятностный автомат. Можно сказать что конечный детерминированный автомат имеет вероятность перехода в некое состояние равное 1, а в остальные 0.

Марковская цепь или марковский процесс - в определенной степени тоже можно рассматривать как автомат.
Марковская цепь - вообще аналог автомата, т.к. время неважно. время счетно и дискретно, процесс - это непрерывно-стохастические системы и тут так однозначно не скажешь.

Переход из одного состояния в другое может происходить в результате определенного события или наступления определенного условия(в последнем случае событием например является продвижение модельного времени ). Условие это арифметическое, математическое, логическое - да что угодно выражение, однозначно интерпертируемое.
Если условие детерминировано (т.е. переменная А стала больше или равна некоторому пределу) возникает переход в состояние - отказать в обслуживании
Если условие такое что переход возможен с веротяностью Р, то имеем дело с стохастической системой.
А еще условие может быть выражено функцией принадлежности - т.е. нечеткая логика.

Такчто никаких ограничений - главное понимать когда что и зачем это делается...

А насчет того кто-нибудь делал:
Я целый курс лабораторных разработал, в том числе используем Матлаб, Симулинк, Сатейфлоу - где как раз и конечные автоматы. и веротяностные автоматы и СМО моделируем через фактически диаграммы состояний - жаль нет средства переноса UML диаграмм в стайтетфлоу машину, а то было бы вооще полный аншлаг:-)

Кстати, на последней конференции SECR-2006 была целая группа докладов, посвящённая моделированию состояний - с чего вдруг такой интерес к расширению UML - для меня осталось загадкой.

http://secr.ru/2006/program/abstracts

с чего вдруг такой интерес к расширению UML - для меня осталось загадкой.

Народ хочет код генерить во всю, наверное...

Народ хочет код генерить во всю, наверное...

Не могу сказать про другие системы, но в ECOIII, уже реализована возможность кодогенерации на базе диаграмм состояния

Ну, понятно! Спасибо за посты! На вопрос "с какой целью?" не знаю, что ответить, просто, наверное, более креативным хочется быть... Привести пример, где бы это реально пригодилось, тоже на вскидку не могу, но думаю такие есть, возможно, игры какие-нибудь где имеют место состояния, которые могут произойти при определенной вероятности... Ну или в лабораторных работах по математике, эх бедные студенты...
[quote autor=Galogen]и конечные автоматы. и веротяностные автоматы и СМО моделируем через фактически диаграммы состояний[/quote]
Вот это здорово, мне кажется в России больше нет аналогов :-)))

В общем, можно сделать вывод, что при необходимости на диаграммах StateChart можно и вероятности переходов показать! Интересно как к этому бы разработчики отнеслись...

В общем, можно сделать вывод, что при необходимости на диаграммах StateChart можно и вероятности переходов показать! Интересно как к этому бы разработчики отнеслись...

Не понял риторики. А в чем проблема? Что такое вероятностное условие?
Только то, что скажем в результате такого вот события система вовсе не будет находится в состоянии А, а МОЖЕТ находится в состоянии А с верояностью р, а в состоянии В с вероятностью 1-р, т.е. то что система как-то отреагирует на событие равна 1.
Как этот момент разыгрывается? Да очень просто:
кидаем жребий r -[0,1[ , сравниваем жребий с веротяностью, если жребий больше р играем его, нет играем другое состояние.
В реальной программе думаю врядли найдется практическое применение - разве только в экспертных системах, в системах моделирующих некий искуственный интеллект, в системах имитационного моделирования

В общем не заморачивайся - все-таки в нашем случае имеет место быть State Machine, конечный автомат (детерменированный конечный автомат), а не его более общий друг вероятностный.

Если интересно как я использую эту технологию в матлаб, могу выложить в виде статей свои лабораторные работы - мне не жалко, главное чтобы было полезно....

Кстати было бы вот интеренсно использовать UML для формализации именно задач математического и имитационного моделирования, не хочешь заняться? Бум вместе естественно, а потом статьи тиснем где-нить?