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发现可证明的最优马尔可夫链。 (英语) Zbl 1467.68095号

Groote,Jan Friso(编辑)等人,《系统构建和分析的工具和算法》。第27届国际会议,TACAS 2021,作为欧洲软件理论与实践联合会议的一部分,于2021年3月27日至4月1日在卢森堡卢森堡市举行。诉讼程序。第一部分查姆:施普林格。莱克特。注释计算。科学。12651, 173-190 (2021).
摘要:参数马尔可夫链(pMC)是具有符号(也称为参数)转移概率的马尔可夫链条。它们是一种方便的操作模型,用于处理针对不确定性的鲁棒性。一个典型的目标是找到最大化某些目标状态可达性的参数值。本文考虑自动证明鲁棒性,即最大可达概率的(varepsilon)-闭上界。我们程序的结果实际上提供了一个几乎最优的参数估值以及这个上限。
我们建议通过两种截然不同的技术的紧密结合来解决这些ETR-hard问题:单调性检查和参数提升。前者建立状态的偏序来检查pMC在某个参数下是否(局部或全局)单调,而参数提升是一种基于无参数依赖的pMC迭代求值的抽象技术。我们解释了我们的新算法方法,并通过实验表明,我们显著改进了确定最佳合成的时间。
关于整个系列,请参见[Zbl 1466.68015号].

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60年第68季度 规范和验证(程序逻辑、模型检查等)
60J22型 马尔可夫链中的计算方法
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)
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全文: 内政部

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