Show simple item record

Computer-Aided Synthesis of Probabilistic Models

dc.contributor.advisorČeška, Milanen
dc.contributor.authorAndriushchenko, Romanen
dc.date.accessioned2020-07-20T19:57:59Z
dc.date.available2020-07-20T19:57:59Z
dc.date.created2020cs
dc.identifier.citationANDRIUSHCHENKO, R. Computer-Aided Synthesis of Probabilistic Models [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.cs
dc.identifier.other129318cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/192498
dc.description.abstractPředkládaná práce se zabývá problémem automatizované syntézy pravděpodobnostních systémů: máme-li rodinu Markovských řetězců, jak lze efektivně identifikovat ten který odpovídá zadané specifikaci? Takové rodiny často vznikají v nejrůznějších oblastech inženýrství při modelování systémů s neurčitostí a rozhodování i těch nejjednodušších syntézních otázek představuje NP-těžký problém. V dané práci my zkoumáme existující techniky založené na protipříklady řízené induktivní syntéze (counterexample-guided inductive synthesis, CEGIS) a na zjemňování abstrakce (counterexample-guided abstraction refinement, CEGAR) a navrhujeme novou integrovanou metodu pro pravděpodobnostní syntézu. Experimenty nad relevantními modely demonstrují, že navržená technika je nejenom srovnatelná s moderními metodami, ale ve většině případů dokáže výrazně překonat, někdy i o několik řádů, existující přístupy.en
dc.description.abstractThis thesis considers the problem of automated synthesis of probabilistic systems: having a family of Markov chains, how can one efficiently identify a chain satisfying a given specification? Such families often arise in various domains of engineering when modeling systems under uncertainty, and deciding even the simplest problems shows to be NP-hard. To tackle this problem, we adopt the principles of counterexample-guided inductive synthesis (CEGIS) and abstraction refinement (CEGAR) and develop a novel integrated technique for probabilistic synthesis. Experiments on practically relevant case studies demonstrate that the designed technique is not only comparable to state-of-the-art synthesis approaches, in most cases it manages to significantly outperform existing methods, sometimes by a margin of orders of magnitude.cs
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectMarkovovy modelyen
dc.subjectprobabilistický model checkingen
dc.subjectsyntéza pravděpodobnostních modelůen
dc.subjectMarkov modelscs
dc.subjectprobabilistic model checkingcs
dc.subjectsynthesis of probabilistic modelscs
dc.titleComputer-Aided Synthesis of Probabilistic Modelsen
dc.title.alternativeComputer-Aided Synthesis of Probabilistic Modelscs
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2020-07-17cs
dcterms.modified2020-07-17-14:44:57cs
thesis.disciplineMatematické metody v informačních technologiíchcs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
sync.item.dbid129318en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.07.20 21:57:59en
sync.item.modts2020.07.18 08:17:17en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
dc.contributor.refereeLengál, Ondřejen
dc.description.markAcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
but.committeeprof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (místopředseda) Ing. Matěj Grégr, Ph.D. (člen) Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen) Ing. Lukáš Kekely, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm výborně. Otázky u obhajoby: Jaká je motivace pro řešení problému syntézy topologie pravděpodobnostních systémů? Jaké jsou výhody/nevýhody oproti syntéze funkce distribuce pravděpodobnosti?cs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programInformační technologiecs
but.jazykangličtina (English)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record