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 - TY - BOOK A1 - Maximova, Maria A1 - Schneider, Sven A1 - Giese, Holger T1 - Compositional analysis of probabilistic timed graph transformation systems N2 - The analysis of behavioral models is of high importance for cyber-physical systems, as the systems often encompass complex behavior based on e.g. concurrent components with mutual exclusion or probabilistic failures on demand. The rule-based formalism of probabilistic timed graph transformation systems is a suitable choice when the models representing states of the system can be understood as graphs and timed and probabilistic behavior is important. However, model checking PTGTSs is limited to systems with rather small state spaces. We present an approach for the analysis of large scale systems modeled as probabilistic timed graph transformation systems by systematically decomposing their state spaces into manageable fragments. To obtain qualitative and quantitative analysis results for a large scale system, we verify that results obtained for its fragments serve as overapproximations for the corresponding results of the large scale system. Hence, our approach allows for the detection of violations of qualitative and quantitative safety properties for the large scale system under analysis. We consider a running example in which we model shuttles driving on tracks of a large scale topology and for which we verify that shuttles never collide and are unlikely to execute emergency brakes. In our evaluation, we apply an implementation of our approach to the running example. N2 - Die Analyse von Verhaltensmodellen ist für cyber-physikalische Systeme von hoher Bedeutung, da die Systeme häufig komplexes Verhalten umfassen, das z.B. parallele Komponenten mit gegenseitigem Ausschluss oder probabilistischen Fehlern bei Bedarf umfasst. Der regelbasierte Formalismus probabilistischer zeitgesteuerter Graphtransformationssysteme ist eine geeignete Wahl, wenn die Modelle, die Zustände des Systems darstellen, als Graphen verstanden werden können und zeitgesteuertes und probabilistisches Verhalten wichtig ist. Modelchecking von PTGTSs ist jedoch auf Systeme mit relativ kleinen Zustandsräumen beschränkt. Wir präsentieren einen Ansatz zur Analyse von Großsystemen, die als probabilistische zeitgesteuerte Graphtransformationssysteme modelliert wurden, indem ihre Zustandsräume systematisch in überschaubare Fragmente zerlegt werden. Um qualitative und quantitative Analyseergebnisse für ein Großsystem zu erhalten, überprüfen wir, ob die für seine Fragmente erhaltenen Ergebnisse als Überannäherungen für die entsprechenden Ergebnisse des Großsystems dienen. Unser Ansatz ermöglicht es daher, Verstöße gegen qualitative und quantitative Sicherheitseigenschaften für das untersuchte Großsystem zu erkennen. Wir betrachten ein Beispiel, in dem wir Shuttles modellieren, die auf Gleisen einer großen Topologie fahren, und für die wir überprüfen, dass Shuttles niemals kollidieren und wahrscheinlich keine Notbremsungen ausführen. In unserer Auswertung wenden wir eine Implementierung unseres Ansatzes auf das Beispiel an. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 133 KW - cyber-physical systems KW - graph transformation systems KW - qualitative analysis KW - quantitative analysis KW - probabilistic timed systems KW - compositional analysis KW - model checking KW - Cyber-physikalische Systeme KW - Graphentransformationssysteme KW - qualitative Analyse KW - quantitative Analyse KW - probabilistische zeitgesteuerte Systeme KW - Modellprüfung KW - kompositionale Analyse Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-490131 SN - 978-3-86956-501-9 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 133 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Maximova, Maria A1 - Schneider, Sven A1 - Giese, Holger T1 - Interval probabilistic timed graph transformation systems N2 - The formal modeling and analysis is of crucial importance for software development processes following the model based approach. We present the formalism of Interval Probabilistic Timed Graph Transformation Systems (IPTGTSs) as a high-level modeling language. This language supports structure dynamics (based on graph transformation), timed behavior (based on clocks, guards, resets, and invariants as in Timed Automata (TA)), and interval probabilistic behavior (based on Discrete Interval Probability Distributions). That is, for the probabilistic behavior, the modeler using IPTGTSs does not need to provide precise probabilities, which are often impossible to obtain, but rather provides a probability range instead from which a precise probability is chosen nondeterministically. In fact, this feature on capturing probabilistic behavior distinguishes IPTGTSs from Probabilistic Timed Graph Transformation Systems (PTGTSs) presented earlier. Following earlier work on Interval Probabilistic Timed Automata (IPTA) and PTGTSs, we also provide an analysis tool chain for IPTGTSs based on inter-formalism transformations. In particular, we provide in our tool AutoGraph a translation of IPTGTSs to IPTA and rely on a mapping of IPTA to Probabilistic Timed Automata (PTA) to allow for the usage of the Prism model checker. The tool Prism can then be used to analyze the resulting PTA w.r.t. probabilistic real-time queries asking for worst-case and best-case probabilities to reach a certain set of target states in a given amount of time. N2 - Die formale Modellierung und Analyse ist für Softwareentwicklungsprozesse nach dem modellbasierten Ansatz von entscheidender Bedeutung. Wir präsentieren den Formalismus von Interval Probabilistic Timed Graph Transformation Systems (IPTGTS) als Modellierungssprache auf hoher abstrakter Ebene. Diese Sprache unterstützt Strukturdynamik (basierend auf Graphtransformation), zeitgesteuertes Verhalten (basierend auf Clocks, Guards, Resets und Invarianten wie in Timed Automata (TA)) und intervallwahrscheinliches Verhalten (basierend auf diskreten Intervallwahrscheinlichkeitsverteilungen). Das heißt, für das probabilistische Verhalten muss der Modellierer, der IPTGTS verwendet, keine genauen Wahrscheinlichkeiten bereitstellen, die oft nicht zu bestimmen sind, sondern stattdessen einen Wahrscheinlichkeitsbereich bereitstellen, aus dem eine genaue Wahrscheinlichkeit nichtdeterministisch ausgewählt wird. Tatsächlich unterscheidet diese Funktion zur Erfassung des probabilistischen Verhaltens IPTGTS von den zuvor vorgestellten PTGTS (Probabilistic Timed Graph Transformation Systems). Nach früheren Arbeiten zu Intervall Probabilistic Timed Automata (IPTA) und PTGTS bieten wir auch eine Analyse-Toolkette für IPTGTS, die auf Interformalismus-Transformationen basiert. Insbesondere bieten wir in unserem Tool AutoGraph eine Übersetzung von IPTGTSs in IPTA und stützen uns auf eine Zuordnung von IPTA zu probabilistischen zeitgesteuerten Automaten (PTA), um die Verwendung des Prism-Modellprüfers zu ermöglichen. Das Werkzeug Prism kann dann verwendet werden, um den resultierenden PTA bezüglich probabilistische Echtzeitabfragen (in denen nach Worst-Case- und Best-Case-Wahrscheinlichkeiten gefragt wird, um einen bestimmten Satz von Zielzuständen in einem bestimmten Zeitraum zu erreichen) zu analysieren. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 134 KW - cyber-physical systems KW - graph transformation systems KW - interval timed automata KW - timed automata KW - qualitative analysis KW - quantitative analysis KW - probabilistic timed systems KW - interval probabilistic timed systems KW - model checking KW - cyber-physikalische Systeme KW - Graphentransformationssysteme KW - Interval Timed Automata KW - Timed Automata KW - qualitative Analyse KW - quantitative Analyse KW - probabilistische zeitgesteuerte Systeme KW - interval probabilistische zeitgesteuerte Systeme KW - Modellprüfung Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-512895 SN - 978-3-86956-502-6 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 IS - 134 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -