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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 45/1-3 - 2011  - pp.237-252  - doi:10.3166/jesa.45.237-252
TITRE
Échantillonnage préférentiel pour le model checking statistique

RÉSUMÉ
Le model checking statistique est une alternative intéressante au model checking numérique lorsque les modèles probabilistes étudiés sont de très grande taille. Cependant l’approche statistique ne permet pas d’évaluer les probabilités des événements rares. Afin de résoudre ce problème, nous développons ici une nouvelle approche basée sur l’échantillonnage préférentiel. Alors que la plupart des techniques d’échantillonnage préférentiel sont basées sur des heuristiques, nous établissons des résultats théoriques. Moyennant certaines hypothèses, ces résultats garantissent une réduction de la variance lors de l’application de l’échantillonnage préférentiel. Nous caractérisons des situations qui vérifient les hypothèses et étendons notre approche dans les autres situations mais cette foisci sans garantie théorique. Nous avons implémenté cette approche à l’aide de l’outil COSMOS après avoir ajouté des fonctionnalités. Enfin nous présentons l’évaluation de notre méthode sur deux exemples et analysons les expérimentations.


ABSTRACT
The statistical model checking can be usefully substituted for numerical model checking when the models to be studied are huge. However the statistical approach cannot evaluate too small probabilities. In order to solve the problem, we develop here a new approach based on importance sampling. While most of the techniques related to importance sampling are based on heuristics, we establish theoretical results under some hypotheses. These results ensure a reduction of the variance during application of importance sampling. We also characterize situations that fulfill the hypotheses and we extend our approach for handling other situations but then without theoretical guarantee. We have implemented this approach with the tool COSMOS after some extensions. At last we have evaluated this approach for two examples and analysed the experimentations.


AUTEUR(S)
Benoît BARBOT, Serge HADDAD, Claudine PICARONNY

MOTS-CLÉS
model checking statistique, événements rares, échantillonnage préférentiel.

KEYWORDS
statistical model checking, rare events, importance sampling.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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