Exact quantitative probabilistic model checking through rational search
Exact quantitative probabilistic model checking through rational search
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通过理性搜索精确定量概率模型检查
DOI：
10.1007/s10703-020-00348-y
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发表时间：
2020
影响因子：
0.8
通讯作者：
Viswanathan, Mahesh
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mathur, Umang;Bauer, Matthew S.;Chadha, Rohit;Sistla, A. Prasad;Viswanathan, Mahesh
使用概率模型，如离散时间马尔可夫链（DTMC）和马尔可夫决策过程（MDP）形式化的模型检测系统可以减少到计算约束可达性属性。用于计算DTMC和MDP的可达性概率的线性规划方法不能扩展到大型模型。因此，模型检查工具经常采用迭代方法来近似可达性概率。这些近似值可能与实际概率相差甚远，导致模型检查结果不准确。另一方面，现有最先进的精确定量模型检查器中采用的专门技术的扩展性不如其迭代同行。在这项工作中，我们提出了一个新的模型检测算法，提高了可扩展的迭代技术计算精确的可达性概率得到的近似结果。我们的技术被实现为一个扩展的PRISM模型检测器，并对其他精确的定量模型检测引擎进行评估。
Model checking systems formalized using probabilistic models such as discrete time Markov chains (DTMCs) and Markov decision processes (MDPs) can be reduced to computing constrained reachability properties. Linear programming methods to compute reachability probabilities for DTMCs and MDPs do not scale to large models. Thus, model checking tools often employ iterative methods to approximate reachability probabilities. These approximations can be far from the actual probabilities, leading to inaccurate model checking results. On the other hand, specialized techniques employed in existing state-of-the-art exact quantitative model checkers, don’t scale as well as their iterative counterparts. In this work, we present a new model checking algorithm that improves the approximate results obtained by scalable iterative techniques to compute exact reachability probabilities. Our techniques are implemented as an extension of the PRISM model checker and are evaluated against other exact quantitative model checking engines.
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