Verifikation von Markov Entscheidungsprozessen in diskreter Zeit

Meggendorfer, Tobias

Verifikation von Markov Entscheidungsprozessen in diskreter Zeit

dc.contributor.author	Meggendorfer, Tobias
dc.contributor.editor	Hölldobler, Steffen
dc.date.accessioned	2022-12-02T12:57:49Z
dc.date.available	2022-12-02T12:57:49Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Verifikation von probabilistischen Systemen in diskreter Zeit, insbesondere Markov Entscheidungsprozessen (MDP). Sie beinhaltet sowohl theoretische als auch praktische Fortschritte, aufgeteilt in vier Bereiche. Zuerst wird eine jahrzehntealte offene Frage bezüglich mean payoff Problemen gelöst und, basierend auf der Antwort, neue Algorithmen präsentiert, die als erste solche Probleme effizient berechnen. Dann wird eine effiziente und flexible Implementierung von LTL-zu-Automaten Übersetzungsalgorithmen gezeigt, die unter Anderem im Kontext der probabilistischen Verifikation von LTL Formeln eine zentrale Rolle spielt. Als Drittes wird das fundamental neue Konzept des Kerns eines MDP präsentiert, eine flexible Grundlage um approximative Berechnungen auf MDP zu beschleunigen. Zuletzt wird ein wichtiger Schritt in Richtung risikobewusster Analyse von probabilistischen Systemen diskutiert.	de
dc.identifier.isbn	978-3-88579-980-1
dc.identifier.uri	https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/39843
dc.language.iso	de
dc.publisher	Köllen Druck + Verlag GmbH
dc.relation.ispartof	D22
dc.relation.ispartofseries	Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2021
dc.title	Verifikation von Markov Entscheidungsprozessen in diskreter Zeit	de
dc.type	Text/Conference Paper
gi.citation.endPage	210
gi.citation.publisherPlace	Bonn
gi.citation.startPage	201
gi.conference.date	22.-25. Mai 2022
gi.conference.location	Schoss Dagstuhl, Deutschland

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D22 (2021) - Ausgezeichnete Informatikdissertationen