NUEVA VARIANTE DE LA TÉCNICA DE UNIFORMIZACIÓN PARA LA EVALUACIÓN TRANSITORIA DE CADENAS DE MARKOV DE GRAN TAMAÑO

Abstract

La uniformización es el método más usado en la actualidad para el cálculo del estado transitorio de Cadenas de Markov de Parámetro Continuo (CMPC). En este trabajo se presenta una nueva variante de dicha técnica, denominada All Sparse Uniformization (ASU), la cual, para muchos modelos de sistemas comúnmente encontrados en la práctica, permite obtener la solución transitoria de Cadenas de Markov en tiempos de ejecución varios órdenes de magnitud menor que las variantes actuales de la técnica de Uniformización. La ventaja de ASU yace en la utilización de un vector ralo, lo que permite resolver eficientemente modelos Markovianos de gran tamao (por ejemplo de más de un millón de estados) en los cuales la masa de probabilidad se concentra en un bajo porcentaje de estados. Sin embargo, cuando esto no ocurre, el tiempo de ejecución de ASU puede ser superior al de la Uniformización tradicional (SMU). Para evitar esta debilidad se presenta una mejora de ASU la cual hemos denominado HybridASU. Esta nueva versión permite que, en el peor de los casos, su tiempo de ejecución sea similar al de SMU.