MultiGain: A Controller Synthesis Tool for MDPs with Multiple Mean-Payoff Objectives
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F15%3A00081426" target="_blank" >RIV/00216224:14330/15:00081426 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46681-0_12" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46681-0_12</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46681-0_12" target="_blank" >10.1007/978-3-662-46681-0_12</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
MultiGain: A Controller Synthesis Tool for MDPs with Multiple Mean-Payoff Objectives
Popis výsledku v původním jazyce
We present MultiGain, a tool to synthesize strategies for Markov decision processes (MDPs) with multiple mean-payoff objectives. Our models are described in PRISM, and our tool uses the existing interface and simulator of PRISM. Our tool extends PRISM byadding novel algorithms for multiple mean-payoff objectives, and also provides features such as (i) generating strategies and exploring them for simulation, and checking them with respect to other properties; and (ii) generating an approximate Pareto curve for two mean-payoff objectives. In addition, we present a new practical algorithm for the analysis of MDPs with multiple mean-payoff objectives under memoryless strategies.
Název v anglickém jazyce
MultiGain: A Controller Synthesis Tool for MDPs with Multiple Mean-Payoff Objectives
Popis výsledku anglicky
We present MultiGain, a tool to synthesize strategies for Markov decision processes (MDPs) with multiple mean-payoff objectives. Our models are described in PRISM, and our tool uses the existing interface and simulator of PRISM. Our tool extends PRISM byadding novel algorithms for multiple mean-payoff objectives, and also provides features such as (i) generating strategies and exploring them for simulation, and checking them with respect to other properties; and (ii) generating an approximate Pareto curve for two mean-payoff objectives. In addition, we present a new practical algorithm for the analysis of MDPs with multiple mean-payoff objectives under memoryless strategies.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GBP202%2F12%2FG061" target="_blank" >GBP202/12/G061: Centrum excelence - Institut teoretické informatiky (CE-ITI)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems - 21st International Conference, TACAS 2015, Held as Part of the European Joint Conferences on Theory and Practice of Software, ETAPS 2015, London, UK, April 11-18, 2015. Proceedings.
ISBN
9783662466803
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
181-187
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Heidelberg
Místo konání akce
London, UK
Datum konání akce
1. 1. 2015
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—