Learning and testing stochastic discrete event

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pedro, André Matos
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/27992
Resumo: Dissertação de mestrado em Engenharia de Informática
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spelling Learning and testing stochastic discrete event681.3Dissertação de mestrado em Engenharia de InformáticaSistemas de eventos discretos (DES) são uma importante subclasse de sistemas (à luz da teoria dos sistemas). Estes têm sido usados, particularmente na indústria para analisar e modelar um vasto conjunto de sistemas reais, tais como, sistemas de produção, sistemas de computador, sistemas de controlo de tráfego e sistemas híbridos. O nosso trabalho explora uma extensão de DES com ênfase nos processos estocásticos, comummente chamado como sistemas de eventos discretos estocásticos (SDES). Existe assim a necessidade de estabelecer uma abstração estocástica através do uso de processos semi-Markovianos generalizados (GSMP) para SDES. Assim, o objetivo do nosso trabalho é propor uma metodologia e um conjunto de algoritmos para aprendizagem de GSMP, usar técnicas de model-checking estatístico para a verificação e propor duas novas abordagens para teste de DES e SDES (respetivamente, não estocasticamente e estocasticamente). Este trabalho também introduz uma noção de modelação, analise e verificação de sistemas contínuos e modelos de perturbação no contexto da verificação por model-checking estatístico.Discrete event systems (DES) are an important subclass of systems (in systems theory). They have been used, particularly in industry, to analyze and model a wide variety of real systems, such as production systems, computer systems, traffic systems, and hybrid systems. Our work explores an extension of DES with an emphasis on stochastic processes, commonly called stochastic discrete event systems (SDES). There was a need to establish a stochastic abstraction for SDES through generalized semi-Markov processes (GSMP). Thus, the aim of our work is to propose a methodology and a set of algorithms for GSMP learning, using model checking techniques for verification, and to propose two new approaches for testing DES and SDES (non-stochastically and stochastically). This work also introduces a notion of modeling, analysis, and verification of continuous systems and disturbance models in the context of verifiable statistical model checking.Frade, M. J.Sousa, Simão Melo deUniversidade do MinhoPedro, André Matos2012-11-142012-11-14T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/27992enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T11:58:25Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/27992Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:48:07.833681Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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