Model Checking Statistique par Simulation Parfaite

Nous proposons dans ce livre une nouvelle méthode de vérification des propriétés stationnaires dans les systèmes à large échelle et nous appliquons cette mélthode sur la vérification des propriétés de dependabilité dans les systèmes informatiques à large échelle. Nous proposons d’utiliser la simulation parfaite et les méthodes statistiques pour effectuer le model checking probabiliste, afin de vérifier les propriétés stationnaires des systèmes informatiques à large échelle et analyser ainsi leur sureté de fonctionnement. La simulation parfaite avec le couplage dans le passé est reconnue efficace et précise pour calculer la distribution stationnaire. Nous proposons dans ce livre de nouveaux algorithmes de model checking qui reposent sur les méthodes statistiques et sur la simulation parfaite. On applique cette méthode de model checking sur différents études de cas issues de quelques ” benchmarks ” connues. Nous étudions l’efficacité et la scalabilité de nos algorithmes proposés. Nous comparons ainsi la performance des différents méthodes statistiques existantes en les intégrant dans notre méthode de vérification. Ensuite nous comparons les résultats obtenus à l’aide de cette méthode avec d’autres approches existantes de model checking numérique et statistique. Nous avons démontré théloriquement et expérimentalement, que notre méthode est plus efficace que les autres approches existantes en termes de temps de vérification nécessaire pour les modèles à large échelle et qu’elle résiste mieux aux effets d’échelle, est aussi plus scalable et ne souffre pas de limitations mémoire.

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