Abstrakt. Vi undersöker problemet med modellkontroll Interval- valued Discrete- time Markov Chains (IDTMC). IDTMC är diskreta tidsfinita Markov-kedjor för vilka de exakta övergångssannolikheterna inte är kända. Istället i IDTMCs, varje övergång är associerad med ett intervall där den faktiska övergångssannolikheten måste ligga. Vi betraktar två semantiska tolkningar av osäkerheten i övergångssannolikheten för en IDTMC. I den första tolkningen ser vi en IDTMC som en (eventuellt oräknelig) familj av (klassiska) diskreta Markov-kedjor, där varje familjemedlem är en Markov-kedja vars övergångssannolikhet ligger inom det intervall som anges i IDTMC. Denna semantiska tolkning kallar vi Osäkra Markov Chains (UMC). I den andra semantiken för en IDTMC, som vi kallar Interval Markov Decision Process (IMDP), anser vi att osäkerheten löses genom icke-determinism. Med andra ord väljer vi varje gång en stat besöks en övergångsfördelning som respekterar intervallbegränsningarna och tar ett probabilistiskt steg enligt den valda fördelningen. Vi visar att PCTL-modellen kontrollproblem för både Osäkra Markov Chain semantics och Interval Markov Decision Process semantics är decidedable i PSPACE. Vi visar också lägre gränser för dessa modellkontrollproblem.
PCTL modellkontroll av intervall Markov kedjor införs i REF.
Model-checking markov chains in the presence of uncertainties
{'venue': 'In International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems (TACAS). Lecture Notes in Computer Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}