Sammanfattning.Vi presenterar en allmän ram för tillämpning av maskininlärningsalgoritmer på verifiering av Markovs beslutsprocesser (MDP). Det primära målet med dessa tekniker är att förbättra prestandan genom att undvika en omfattande undersökning av statsrymden. Vårt ramverk fokuserar på probabilistisk räckvidd, som är en grundläggande egenskap för verifiering, och illustreras genom två tydliga momentiationer. Den första förutsätter att full kunskap om MDP finns tillgänglig, och utför en heuristisk-driven partiell undersökning av modellen, vilket ger exakta lägre och övre gränser på den nödvändiga sannolikheten. I det andra fallet tar vi itu med det fall där vi bara får provsmaka MDP, och ger probabilistiska garantier, återigen när det gäller både de nedre och övre gränserna, vilket ger effektiva stoppkriterier för tillnärmningen. Det senare är den första utvidgningen av den statistiska modellkontrollen av obundna egenskaper i MDP. I motsats till andra relaterade tillvägagångssätt begränsar vi inte vår uppmärksamhet till tidsbundna (finita-horizon) eller diskonterade fastigheter, inte heller antar några särskilda egenskaper hos MDP. Vi visar också hur våra tekniker sträcker sig till LTL-mål. Vi presenterar experimentella resultat som visar hur vårt ramverk fungerar på flera exempel.
Brázdil m.fl. REF ger probabilistiska garantier genom att utföra en heuristisk-driven undersökning av modellen.
Verification of Markov Decision Processes using Learning Algorithms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}