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Derivación de contraejemplos para Model Checking Cuantitativo / Miguel Eduardo Andrés.

By: Andrés, Miguel Eduardo, 1980-.
Contributor(s): D'Argenio, Pedro Ruben, 1968- [dir.].
Material type: materialTypeLabelBookPublisher: [S.l. : s.n.], 2006Description: 58 h. : il. ; 30 cm. + 1 CD.Subject(s): Formal methods | Model checking | Testing and Debugging | Probability and Statistics | Mathematical software | Verificación | Debugging | Seguridad Informática | Cadenas de Markov | Procesos de decisión de Markov | Sistemas Probabilistas | Sistemas no deterministasDissertation note: Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2006. Summary: Presentamos una técnica para derivar contraejemplos para Model Checking Cuantitativo sobre propiedades de alcanzabilidad cuantitativa acotadas superiormente. Para ello estudiamos Cadenas de Markov de Tiempo Discreto, Procesos de Decisión de Markov, diversos algoritmos para realizar búsquedas sobre los mismos y nociones básicas de probabilidades. Introducimos el concepto de carriles como contraejemplos para model checkers cuantitativos y una técnica para derivar Cadenas de Markov que contienen un contraejemplo a partir de un Proceso de Decisión de Markov. Asimismo, se presenta una herramienta prototípica a través de la cual es posible testear los resultados obtenidos en el presente trabajo.
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Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía y Física, 2006.

Presentamos una técnica para derivar contraejemplos para Model Checking Cuantitativo sobre propiedades de alcanzabilidad cuantitativa acotadas superiormente. Para ello estudiamos Cadenas de Markov de Tiempo Discreto, Procesos de Decisión de Markov, diversos algoritmos para realizar búsquedas sobre los mismos y nociones básicas de probabilidades. Introducimos el concepto de carriles como contraejemplos para model checkers cuantitativos y una técnica para derivar Cadenas de Markov que contienen un contraejemplo a partir de un Proceso de Decisión de Markov. Asimismo, se presenta una herramienta prototípica a través de la cual es posible testear los resultados obtenidos en el presente trabajo.

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