Development of probabilistic timed CEGAR

In this paper, we present an efficient verification method for probabilistic timed automaton. This method based on predicate abstractions and refinements realizes effective automated verifications for real-time and probabilistic embedded systems

Local abstraction refinement for probabilistic timed programs

We consider models of programs that incorporate probability, dense real-time and data. We present a new abstraction refinement method for computing minimum and maximum reachability probabilities for such models. Our approach uses strictly local refinement steps to reduce both the size of abstractions generated and the complexity of operations needed, in comparison to previous approaches of this kind. We implement the techniques and evaluate them on a selection of large case studies, including some infinite-state probabilistic real-time models, demonstrating improvements over existing tools in several cases

Labelled superposition

The work presented in this thesis consists of two parts: The first part presents a formalization of the splitting rule for case analysis in superposition and a proof of its correctness, as well as the integration into splitting of a novel approach to lemma learning, which allows the derivation of non-ground lemmas. The second part deals with the application of hierarchic superposition, and in particular superposition modulo linear arithmetic SUP(LA), to the verification of timed and probabilistic timed systems. It contains the following three main contributions: Firstly, a SUP(LA) decision procedure for reachability in timed automata, which is among the first decision procedures for free first-order logic modulo linear arithmetic; secondly, an automatic induction rule for SUP(LA) based on loop detection, whose application allows a generalization of the decidability result for timed automata to timed automata with unbounded integer variables; and thirdly, a formalism for modelling probabilistic timed systems with first-order background theories, as well as a novel approach for the analysis of such systems based on a reduction to model checking using SUP(LA) proof enumeration.Diese Arbeit besteht aus zwei Teilen: Im ersten Teil wird die Splitting-Regel zur Fallunterscheidung im Superpositionskalkül formalisiert und die Korrektheit der Formalisierung bewiesen. Ausserdem wird die Splitting-Regel mit einem neuartigen Verfahren zum Lernen von Lemmata erweitert, welches das Lernen von nicht-grund Lemmata erlaubt. Der zweite Teil befasst sich mit der Anwendung des hierarchischen Superpositionskalküls, insbesondere von Superposition modulo linearer Arithmetik SUP(LA), zur Verifikation von Echtzeit- und probabilistischen Echtzeitsystemen. Die drei wichtigsten Beiträge in diesem Teil sind: Erstens, ein SUP(LA)-basiertes Entscheidungsverfahren für Timed Automata, welches zu den ersten Entscheidungsverfahren für die hierarchische Kombination der freien Logik erster Stufe mit linear Arithmetik gehört; zweitens, eine Regel zur automatischen Induktion in SUP(LA), die auf der Erkennung von Schleifen basiert, und dank derer das Entscheidbarkeitsresultat für Timed Automata hin zu Timed Automata mit unbeschränkten Integer-Variablen verallgemeinert wird; und drittens, ein Formalismus zur Modellierung probabilistischer Echtzeitsysteme mit Hintergrundtheorien erster Stufe, sowie ein neuartiges Verfahren zur Analyse ebensolcher Systeme, welches auf einer Aufzählung von Erreichbarkeitsbeweisen in SUP(LA) sowie einer Zurückführung auf das Model Checking-Verfahren basiert