【摘要】：在馬爾科夫報(bào)酬模型上,把條件概率算子引入連續(xù)隨機(jī)報(bào)酬邏輯中,以此表達(dá)更為豐富的性質(zhì)。在harmony假設(shè)下,路徑的報(bào)酬限制可以轉(zhuǎn)化成時(shí)間限制,從而將連續(xù)隨機(jī)報(bào)酬邏輯中的路徑公式轉(zhuǎn)化為連續(xù)隨機(jī)邏輯中的路徑公式。再由已知的參數(shù)化乘積連續(xù)時(shí)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(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11401218) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20130076120010)
【分類號】：O211.62

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本文編號：2193473