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利用时间特性的鲁棒性进行随机模型的系统设计。 (英语) Zbl 1327.68147号

摘要:连续时间马尔可夫链(CTMC)和随机混合自动机(SHA)等随机模型能够捕捉生物过程中固有的随机性,是对生物系统动力学进行建模和推理的有力形式。与生物建模有明显相关性的形式建模中的一个经典问题是模型检查问题,即计算行为(例如,以某种时序逻辑公式表示的行为)可能在给定的随机过程中发生的概率。然而,人们可能不仅对可满足性的概念感兴趣,还对系统保持特定紧急行为的能力感兴趣,这种行为不受扰动的影响,例如由外部噪声或模型参数中可能的微小变化引起的扰动。为了解决这个问题,来自验证界的研究人员最近提出了时序逻辑鲁棒性的几个概念,为(确定性)动态系统的轨迹与满足感兴趣特性的轨迹集边界之间的距离提供了合适的定义。本文的贡献有两方面。首先,我们将鲁棒性的概念扩展到随机系统,表明这自然会导致鲁棒度的分布。通过讨论三个例子,我们展示了如何近似鲁棒度和平均鲁棒性的分布。其次,我们展示了如何利用这个概念来解决系统设计问题,其中的目标是优化随机模型的一些控制参数,以便最大限度地提高所需规范的鲁棒性。

MSC公司:

65年第68季度 形式语言和自动机
03B44型 时序逻辑
60年第68季度 规范和验证(程序逻辑、模型检查等)
第68季度87 计算机科学中的概率(算法分析、随机结构、相变等)
92立方厘米 系统生物学、网络
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全文: 内政部

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