TY - BOOK A1 - Schneider, Sven A1 - Maximova, Maria A1 - Giese, Holger T1 - Probabilistic metric temporal graph logic N2 - Cyber-physical systems often encompass complex concurrent behavior with timing constraints and probabilistic failures on demand. The analysis whether such systems with probabilistic timed behavior adhere to a given specification is essential. When the states of the system can be represented by graphs, the rule-based formalism of Probabilistic Timed Graph Transformation Systems (PTGTSs) can be used to suitably capture structure dynamics as well as probabilistic and timed behavior of the system. The model checking support for PTGTSs w.r.t. properties specified using Probabilistic Timed Computation Tree Logic (PTCTL) has been already presented. Moreover, for timed graph-based runtime monitoring, Metric Temporal Graph Logic (MTGL) has been developed for stating metric temporal properties on identified subgraphs and their structural changes over time. In this paper, we (a) extend MTGL to the Probabilistic Metric Temporal Graph Logic (PMTGL) by allowing for the specification of probabilistic properties, (b) adapt our MTGL satisfaction checking approach to PTGTSs, and (c) combine the approaches for PTCTL model checking and MTGL satisfaction checking to obtain a Bounded Model Checking (BMC) approach for PMTGL. In our evaluation, we apply an implementation of our BMC approach in AutoGraph to a running example. N2 - Cyber-physische Systeme umfassen häufig ein komplexes nebenläufiges Verhalten mit Zeitbeschränkungen und probabilistischen Fehlern auf Anforderung. Die Analyse, ob solche Systeme mit probabilistischem gezeitetem Verhalten einer vorgegebenen Spezifikation entsprechen, ist essentiell. Wenn die Zustände des Systems durch Graphen dargestellt werden können, kann der regelbasierte Formalismus von probabilistischen gezeiteten Graphtransformationssystemen (PTGTSs) verwendet werden, um die Strukturdynamik sowie das probabilistische und gezeitete Verhalten des Systems geeignet zu erfassen. Die Modellprüfungsunterstützung für PTGTSs bzgl. Eigenschaften, die unter Verwendung von Probabilistic Timed Computation Tree Logic (PTCTL) spezifiziert wurden, wurde bereits entwickelt. Darüber hinaus wurde das gezeitete graphenbasierte Laufzeitmonitoring mittels metrischer temporaler Graphlogik (MTGL) entwickelt, um metrische temporale Eigenschaften auf identifizierten Untergraphen und ihre strukturellen Änderungen über die Zeit zu erfassen. In diesem Artikel (a) erweitern wir MTGL auf die probabilistische metrische temporale Graphlogik (PMTGL), indem wir die Spezifikation probabilistischer Eigenschaften zulassen, (b) passen unseren MTGL-Prüfungsansatz auf PTGTSs an und (c) kombinieren die Ansätze für PTCTL-Modellprüfung und MTGL-Prüfung, um einen beschränkten Modellprüfungsansatz (BMC-Ansatz) für PMTGL zu erhalten. In unserer Auswertung wenden wir eine Implementierung unseres BMC-Ansatzes in AutoGraph auf ein Beispiel an. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 146 KW - cyber-physical systems KW - probabilistic timed systems KW - qualitative analysis KW - quantitative analysis KW - bounded model checking KW - cyber-physische Systeme KW - probabilistische gezeitete Systeme KW - qualitative Analyse KW - quantitative Analyse KW - Bounded Model Checking Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-545867 SN - 978-3-86956-532-3 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 146 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Schneider, Sven A1 - Maximova, Maria A1 - Giese, Holger T1 - Probabilistic metric temporal graph logic N2 - Cyber-physical systems often encompass complex concurrent behavior with timing constraints and probabilistic failures on demand. The analysis whether such systems with probabilistic timed behavior adhere to a given specification is essential. When the states of the system can be represented by graphs, the rule-based formalism of Probabilistic Timed Graph Transformation Systems (PTGTSs) can be used to suitably capture structure dynamics as well as probabilistic and timed behavior of the system. The model checking support for PTGTSs w.r.t. properties specified using Probabilistic Timed Computation Tree Logic (PTCTL) has been already presented. Moreover, for timed graph-based runtime monitoring, Metric Temporal Graph Logic (MTGL) has been developed for stating metric temporal properties on identified subgraphs and their structural changes over time. In this paper, we (a) extend MTGL to the Probabilistic Metric Temporal Graph Logic (PMTGL) by allowing for the specification of probabilistic properties, (b) adapt our MTGL satisfaction checking approach to PTGTSs, and (c) combine the approaches for PTCTL model checking and MTGL satisfaction checking to obtain a Bounded Model Checking (BMC) approach for PMTGL. In our evaluation, we apply an implementation of our BMC approach in AutoGraph to a running example. N2 - Cyber-physische Systeme umfassen häufig ein komplexes nebenläufiges Verhalten mit Zeitbeschränkungen und probabilistischen Fehlern auf Anforderung. Die Analyse, ob solche Systeme mit probabilistischem gezeitetem Verhalten einer vorgegebenen Spezifikation entsprechen, ist essentiell. Wenn die Zustände des Systems durch Graphen dargestellt werden können, kann der regelbasierte Formalismus von probabilistischen gezeiteten Graphtransformationssystemen (PTGTSs) verwendet werden, um die Strukturdynamik sowie das probabilistische und gezeitete Verhalten des Systems geeignet zu erfassen. Die Modellprüfungsunterstützung für PTGTSs bzgl. Eigenschaften, die unter Verwendung von probabilistischer zeitgesteuerter Berechnungsbaumlogik (PTCTL) spezifiziert wurden, wurde bereits entwickelt. Darüber hinaus wurde das gezeitete graphenbasierte Laufzeitmonitoring mittels metrischer temporaler Graphlogik (MTGL) entwickelt, um metrische temporale Eigenschaften auf identifizierten Untergraphen und ihre strukturellen Änderungen über die Zeit zu erfassen. In diesem Artikel (a) erweitern wir MTGL auf die probabilistische metrische temporale Graphlogik (PMTGL), indem wir die Spezifikation probabilistischer Eigenschaften zulassen, (b) passen unseren MTGL-Prüfungsansatz auf PTGTSs an und (c) kombinieren die Ansätze für PTCTL-Modellprüfung und MTGL-Prüfung, um einen beschränkten Modellprüfungsansatz (BMC-Ansatz) für PMTGL zu erhalten. In unserer Auswertung wenden wir eine Implementierung unseres BMC-Ansatzes in AutoGraph auf ein Beispiel an. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 140 KW - cyber-physische Systeme KW - probabilistische gezeitete Systeme KW - qualitative Analyse KW - quantitative Analyse KW - Bounded Model Checking KW - cyber-physical systems KW - probabilistic timed systems KW - qualitative analysis KW - quantitative analysis KW - bounded model checking Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-515066 SN - 978-3-86956-517-0 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 140 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -