近年来,随着科技的进步和社会生产力的发展,老龄化问题日趋严重,受慢性病影响的人数也不断增加。传统的以家庭支持养老为主的养老方式难以满足新时代下的养老需求,而如果将所有的老人都转移至养老院、疗养院等机构将耗费巨大的人力、物力和财力,因此医养结合成为了新的养老趋势。以物联网技术为依托的各类传感器、可穿戴设备以及智能家居环境为家庭医疗保健提供了便利,老人出院后回到家中独立自主生活,家中配备了智能居家养老监测系统,能够对老人的日常活动和生理数据进行实时监测,在发生异常状况时发出警报并通知社区医疗机构进行处理。由于老人与监测系统进行交互时会对系统产生影响,同时老人的行为以及智能家居环境存在随机性,异常事件存在并发性,因此监测系统的可靠性和适用性无法得到充分地保障。本文主要针对智能居家养老监测系统的随机性和异常并发性对系统进行建模仿真,并分析系统中存在的潜在问题,对系统流程进行优化。本文首先介绍了研究的相关背景,并对国内外的相关研究作了简要综述。之后介绍了概率时间自动机模型、Uppaal以及统计检验模型,分析了其对于智能居家养老监测系统建模分析的优势。由于传统的按照活动建模的方法不能很好地体现系统的随机性和异常并发性,因此本文提出按照角色行为进行建模的方法,给出角色、环境以及交互的定义并转换成概率时间自动机模型,将整个监测过程划分为不同的角色行为模式,并通过角色与角色之间以及角色与环境之间的交互体现人机交互情境及以监测系统的流程,构建基于概率时间自动机的智能居家养老监测系统模型。模型建立后,在此基础上利用Uppaal-SMC验证语句对实例化后的系统模型进行随机模拟仿真,分析并优化系统流程中出现的问题。最后通过相关案例研究,对国内现有的智能居家养老监测系统进行建模分析,验证了方法的有效性。本文的研究表明基于概率时间自动机的建模方法能够很好地对智能居家养老监测系统流程进行抽象和描述,同时利用SMC方法能够对系统的正确性和可靠性进行分析和验证,为优化系统流程提供一定的参考依据。本文的研究丰富了医养结合背景下智能居家养老领域的研究,具有一定的理论参考意义和实际应用价值。