Stochastic modeller såsom Continuous-Time Markov Chains (CTMC) och Stochastic Hybrid Automata (SHA) är kraftfulla formalismer att modellera och resonera om dynamiken i biologiska system, på grund av deras förmåga att fånga stokasticitet inneboende i biologiska processer. En klassisk fråga i formell modellering med tydlig relevans för biologisk modellering är modellkontrollproblemet, d.v.s. beräkna sannolikheten för att ett beteende, t.ex. uttryckt i form av en viss tidslogisk formel, kan förekomma i en given stokastisk process. Man kan dock inte bara vara intresserad av begreppet tillfredsställelse, utan också av ett systems förmåga att hantera ett visst framträdande beteende som inte påverkas av de störningar som orsakas t.ex. från extrinsiskt buller, eller genom eventuella små förändringar av modellparametrarna. För att ta itu med denna fråga har forskare från verifieringsgemenskapen nyligen föreslagit flera begrepp om robusthet för tidslogik som ger lämpliga definitioner av avstånd mellan en bana för ett (deterministiskt) dynamiskt system och gränserna för uppsättningen banor som uppfyller egenskapen intresse. Bidragen från detta dokument är tvåfaldiga. För det första utvidgar vi begreppet robusthet till stokastiska system, vilket visar att detta naturligt leder till en fördelning av robusthet poäng. Genom att diskutera två exempel visar vi hur man kan uppskatta fördelningen av robusthetspoängen och dess nyckelindikatorer: den genomsnittliga robustheten och den villkorade genomsnittliga robustheten. För det andra visar vi hur man kombinerar dessa indikatorer med tillfredsställelse sannolikhet att ta itu med problemet systemdesign, där målet är att optimera vissa styrparametrar för en stokastisk modell för att på bästa sätt maximera robustheten i de önskade specifikationerna.
I REF kombinerar författarna robusthetspoäng med tillfredsställelsesannolikheten att optimera vissa kontrollparametrar i en stokastisk modell: målet är att på bästa sätt maximera robustheten i de önskade specifikationerna.
On the Robustness of Temporal Properties for Stochastic Models
{'venue': 'EPTCS 125, 2013, pp. 3-19', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}