Design and control of autonomous systems that operate in uncertain or adversarial environments can be facilitated by formal modelling and analysis. Probabilistic model checking is a technique to automatically verify, for a given temporal logic specification, that a system model satisfies the specification, as well as to synthesise an optimal strategy for its control. This method has recently been extended to multi-agent systems that exhibit competitive or cooperative behaviour modelled via stochastic games and synthesis of equilibria strategies. In this paper, we provide an overview of probabilistic model checking, focusing on models supported by the PRISM and PRISM-games model checkers. This includes fully observable and partially observable Markov decision processes, as well as turn-based and concurrent stochastic games, together with associated probabilistic temporal logics. We demonstrate the applicability of the framework through illustrative examples from autonomous systems. Finally, we highlight research challenges and suggest directions for future work in this area.


翻译:通过正式的建模和分析,可以促进设计和控制在不确定或敌对环境中运作的自主系统; 概率模型检查是一种技术,用于根据特定的时间逻辑规格,自动核实系统模型符合规格,并综合最佳控制战略; 这种方法最近推广到通过随机游戏和平衡战略合成模式示范表现出竞争性或合作行为的多试剂系统; 在本文件中,我们概述了概率模型检查,重点是PRISM和PRISM游戏模型核对器所支持的模型,其中包括完全可观测和部分可观测的Markov决定程序,以及旋转和并行的随机游戏,以及相关的概率时间逻辑。 我们通过自主系统的示例展示了该框架的适用性。 最后,我们强调了研究挑战,并提出了这一领域未来工作的方向。

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