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J-GLOBAL ID：202202264652190420   整理番号：22A1090785

適応不確実性低減による定量的検証【JST・京大機械翻訳】

Quantitative verification with adaptive uncertainty reduction

著者 (4件)： Alasmari Naif (Department of Computer Science, University of York, UK) ,  Calinescu Radu (Department of Computer Science, University of York, UK) ,  Paterson Colin (Department of Computer Science, University of York, UK) ,  Mirandola Raffaela (Politecnico di Milano, Italy)
資料名： Journal of Systems and Software  (Journal of Systems and Software)
巻： 188  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0845B  ISSN： 0164-1212  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率モデルは,システムがそれらの信頼性,性能および他の非機能的要求を満足するかどうかを検証するために広く使われている。しかし,検証の有効性は,これらのモデルのパラメータが,コンポーネントユニット試験,モニタリング,システムログなどからのデータを用いてどのように正確に推定できるかに依存する。不十分なデータが利用できるとき,モデルはエピステリックパラメトリック不確実性によって影響を受けて,検証結果は不正確であり,それらに基づくどんな工学決定も無効であるかもしれない。これらの問題に取り組むために,著者らは,エピステリックパラメータ不確実性の下での非機能的要求の効率的で正確な検証のためのツール支援反復アプローチであるVERACITYを導入した。VERACITYは,一連の検証反復にわたって,ユニットテスト特定システムコンポーネントによって検証モデルのパラメータに関する追加データを収集する新しい適応不確実性低減ヒューリスティックと信頼区間定量的検証を統合した。VERACITYは,離散時間Markov連鎖の定量的検証を支持し,どの要素が,異なるコンポーネントのパラメータの変化に対するモデルの感度と,これらのコンポーネントの単位テストのオーバヘッド(例えば,時間またはコスト)を含む因子に基づいて,各反復においてテストされるかどうかを決定する。遠隔支援サービスベースシステムとオンラインショッピングWebアプリケーションの非機能的要求の検証のために,それを用いてVERACITYの有効性と効率を示す。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 性能 ,  システム ,  信頼性 ,  データ ,  *不確実性 ,  Markov連鎖 ,  モデル ,  パラメータ ,  確率モデル ,  有効性 ,  *検証
準シソーラス用語： オンラインショッピング ,  Webアプリケーション ,  オーバヘッド ,  ヒューリスティック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 定量的検証 ,  確率的モデル検査 ,  信頼区間 ,  不確実性低減 ,  非機能的要求 ,  ユニット試験

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  不確実性 ,  定量 ,  検証