Verification of probabilistic systems against quantified linear properties – Bc. Jana Tůmová, Ph.D.
Bc. Jana Tůmová, Ph.D.
Diplomová práce
Verification of probabilistic systems against quantified linear properties
Verification of probabilistic systems against quantified linear properties
Anotace:
Práce se zaměřuje na kvantitativní lineární vlastosti pravděpodobnostních systémů, které popisují požadované chování systémů zahrnující pravděpodobnostní omezení na jednotlivé běhy systému. Pravděpodobnostní systémy jsou modelovány pomocí Markovových rozhodovacích procesů (MDP). V práci ukazujeme, že s pomocí kvantifikovaných lineárních vlastností umíme rozlišit dvě MDP nerozlišitelné žádnou LTL, PCTL …víceAbstract:
The thesis aims on quantified linear properties of probabilistic systems, which describe a desired behaviour of a system involving probabilistic constraints on individual paths in the system. The probabilistic systems are modelled as Markov Decision Processes (MDPs). We show, that with the use of quantified linear properties we are able to distinguish two MDPs undistiguishable by any LTL, PCTL or even …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 5. 1. 2009
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/jjupx/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 11. 2. 2009
- Vedoucí: prof. RNDr. Jiří Barnat, Ph.D.
- Oponent: prof. RNDr. Ivana Černá, CSc.
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyMagisterský studijní program / obor:
Informatika / Informatika
Práce na příbuzné téma
-
Markov Decision Processes with Multiple Resource Constraints
Jaroslav Pospíšek -
Pareto Front Estimation in Risk-Constrained Markov Decision Processes
Martin Kurečka -
Efficient Verification of Multi-Objective Queries in Markov Decision Processes
Vít Unčovský -
Synthesizing Resource-Shielded Policies for Partially Observable Markov Decision Processes
Šimon Brlej -
Unified View on Multiple Mean-Payoff Objectives in Markov Decision Processes
Zuzana Komárková -
Reinforcement Learning of Risk-Averse Policies in Markov Decision Processes
Jiří Vahala -
Monte Carlo Tree Search in Verification of Markov Decision Processes
Ondřej Slámečka -
Transformation of Nondeterministic Büchi Automata to Slim Automata
Pavel Šimovec