Accelerating of Modified Policy Iteration in Probabilistic Model Checking
Publish place: International Conference on New Research Findings in Science, Engineering and Technology with a Focus on Need-Based Research
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 559
This Paper With 6 Page And PDF and WORD Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMRS01_370
تاریخ نمایه سازی: 8 آبان 1395
Abstract:
Markov Decision Processes (MDPs) are used to model both non-deterministic and probabilistic systems. Probabilistic model checking is an approach for verifying quantitative properties of probabilistic systems that are modeled by MDPs. Value and Policy Iteration and modified version of them are well-known approaches for computing a wide range of probabilistic properties. This paper tries to improve the performance of modified policy iteration. Our approach is to use some information of the related model for approximating a good value for the number of iterations for each policy and improving this approximation in next modifications of policies.
Keywords:
Authors
Mohammadsadegh Mohagheghi
Departement of Computer Science, Vali-e-asr Rafsanjan University
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :