Imperial College London, och CONICET Modellbaserad tillförlitlighet uppskattning av system kan ge användbara insikter tidigt i utvecklingsprocessen. Beräkningskomplicerad beräkning av mätvärden som medeltid till första fel (MTTFF), svängtid (TAT) eller andra domänbaserade kvantitativa åtgärder kan dock vara oöverkomliga både i tid, rum och precision. I den här artikeln presenterar vi ett alternativ till uttömmande modellprospektering, som i probabilistisk modellkontroll, och partiell slumpmässig utforskning, som i statistisk modellkontroll. Vår hypotes är att en (speciellt utformad) partiell systematisk undersökning av en systemmodell kan ge bättre gränser för dessa kvantitativa modellmått till lägre beräkningskostnader. Vi presenterar en ny automatiserad teknik för metriska beräkningar som kombinerar simulering, invarianta slutsatser och probabilistisk modellkontroll. Simulering ger en probabilist relevant uppsättning spår från vilka ett tillstånd invariant kan härledas. Invarianten karakteriserar en partiell modell, som sedan utforskas utförligt med hjälp av probabilistisk modellkontroll. Vi rapporterar om experiment som tyder på att metrisk uppskattning med hjälp av denna teknik (för både helt probabilistiska modeller och de som uppvisar icke-determinism) kan vara mer effektiv än (helmodell) probabilistisk och statistisk modellkontroll, särskilt för systemmodeller för vilka händelserna av intresse är sällsynta. CCS Concepts: r Software and its engineering → Software performance; Software reliability; Additional Key Words and Phrases: Kvantitativ modellering, sannolikhet, modellkontroll, partiell verifiering, uppskattning ACM Referensformat: Esteban Pavese, Víctor Braberman, och Sebastian Uchitel. Vad är det som händer? Mindre är mer: Att uppskatta probabilistiska belöningar över partiella systemutforskningar.
Pavese, Barberman och Uchitel beskrev hur man utvecklar partiella utforskningar av en systemmodell automatiskt REF.
Less is More: Estimating Probabilistic Rewards over Partial System Explorations
{'venue': 'TSEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}