Application of reinforcement learning algorithms to software verification
Krishna Priya Darsini Moturu · Corpus Université Laval (Université Laval) · 2006
Cette thèse présente une forme nouvelle de vérification de systèmes probabilistes en utilisant des algorithmes d’apprentissage par renforcement. Le développement de très grands et très complexes systèmes logiciels est souvent l’aboutissement d’un travail d’équipe. L’objectif est de satisfaire le client en lui livrant le produit spécifié, sans erreurs et à temps. Des erreurs humaines sont toujours faites lors du développement de tels systèmes, mais elles sont d’autant plus faciles à corriger si elles sont détectées tôt dans le processus de production. Pour ce faire, on a recours à des méthodes de vérification et de validation. Dans cette thèse, nous avons réussi à adapter des tech- niques d’apprentissage supervisé pour solutionner des problèmes de vérification de logi- ciels. Cette approche nouvelle peut-être utilisée, même si le modle complet n’est pas disponible, ce qui est une nouveauté en théorie de la vérification probabiliste. Dans cette thèse, nous ne nous intéressons pas seulement à vérifier si, oui ou non, un système se comporte exactement comme ses spécifications, mais aussi, à trouver, dans la négative, à quel point il s’en écarte.