Abstrakt. Modellkontroll har historiskt sett varit ett viktigt verktyg för att verifiera modeller av många olika system. Typiskt en modell måste uppvisa vissa egenskaper för att klassas 'acceptabel'. I detta arbete använder vi modellkontroll i en ny inställning; parameteruppskattning. Vi karakteriserar en modells önskade beteende i en tidslogisk egenskap och ändrar modellen för att få den att överensstämma med egenskapen (bestämd genom modellkontroll). Vi har implementerat ett beräkningssystem kallat MC2(GA) som parar ihop en modellkontroll med en genetisk algoritm. För att beräkna parametern är lämpligheten hos en uppsättning parametrar i en modell omvänt av avståndet mellan dess faktiska beteende och det önskade beteendet. Den modellkontroll som används är den simuleringsbaserade Monte Carlo Model Checker för Probabilistic Linear-time Temporal Logic med numeriska begränsningar, MC2(PLTLc). Numeriska begränsningar och den totala sannolikheten för beteendet uttryckt i temporallogik används för att minimera beteendeavståndet. Vi definierar den teori som ligger till grund för vår parameteruppskattning i både stokastiska och kontinuerliga världar. Vi tillämpar vårt förhållningssätt till biokemiska system och presenterar ett belysande exempel där vi uppskattar de kinetiska hastighetskonstanterna i en kontinuerlig modell av en signalbana.
I REF, en modell kontroll tillsammans med en genetisk algoritm driva parameter-skattningsprocessen genom att minska avståndet mellan önskat beteende och det faktiska beteendet.
A Model Checking Approach to the Parameter Estimation of Biochemical Pathways
{'venue': 'CMSB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}