發(fā)布時間：2018-08-20 11:41

【摘要】：在馬爾科夫報酬模型上,把條件概率算子引入連續(xù)隨機報酬邏輯中,以此表達更為豐富的性質(zhì)。在harmony假設下,路徑的報酬限制可以轉(zhuǎn)化成時間限制,從而將連續(xù)隨機報酬邏輯中的路徑公式轉(zhuǎn)化為連續(xù)隨機邏輯中的路徑公式。再由已知的參數(shù)化乘積連續(xù)時間馬爾科夫鏈的方法,建立起高效的檢測算法。
[Abstract]:In Markov reward model, the conditional probability operator is introduced into the continuous stochastic reward logic to express more abundant properties. Under the assumption of harmony, the path compensation limit can be transformed into a time limit, thus the path formula in the continuous random reward logic can be transformed into the path formula in the continuous random logic. Based on the known parameterized product continuous time Markov chain, an efficient detection algorithm is established.
【作者單位】： 華東師范大學計算機科學與軟件工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(11401218) 高等學校博士學科點專項科研基金資助項目(20130076120010)
【分類號】：O211.62

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本文編號：2193473