Abstract-Providing bevis för att vederlägga en egendom är en väsentlig, om inte den viktigaste, särdrag modellkontroll. I detta dokument behandlas algoritmer för motexempelgenerering för probabilistiska CTL-formler i diskreta Markov-kedjor. Att hitta de starkaste bevisen (d.v.s. den mest sannolika vägen) som bryter mot en (begränsad) tills-formeln visas vara reducible till en enda källa (hoppstränad) kortaste vägen problem. Motexempel av minsta storlek som avviker mest från den erforderliga sannolikhet bundet kan erhållas genom att tillämpa (små ändringar till) k-kortaste (hop-konstruerade) banor algoritmer. Dessa resultat kan utökas till Markovkedjor med belöningar, till LTL-modellkontroll och är användbara för Markovs beslutsprocesser. Experimentella resultat visar att storleken på ett motexempel är för stor. För att få mycket mer kompakta representationer presenterar vi en enkel algoritm för att generera (minimal) reguljära uttryck som kan fungera som motexempel. Genomförbarheten av vårt tillvägagångssätt illustreras med hjälp av två kommunikationsprotokoll: ledarval i ett anonymt ringnät och Crowds-protokollet.
Arbeta i REF-dokument hur probabilistiska motexempel för diskreta markovkedjor (DTMC) kan representeras med reguljära uttryck.
Counterexample Generation in Probabilistic Model Checking
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}