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 problè...
Deep reinforcement learning is an increasingly popular technique for synthesising policies to contro...
Article dans revue scientifique avec comité de lecture. nationale.National audienceNous présentons u...
Dans cette thèse, nous nous sommes attaché à étudier l'apport de méthodes probabilistes au model che...
Cette thèse est consacrée au développement de méthodes formelles pour la vérification de logiciels. ...
Lors d’un développement logiciel, et plus particulièrement d’un développement d’applications embarqu...
La vérification de logiciels repose le plus souvent sur une spécification formelle encodant les prop...
A major application of machine learning is to provide personnalized content to different users. In g...
Les mathématiques offrent un cadre convenable pour raisonner rigoureusement sur les systèmes et phén...
Avec l'évolution des technologies, la complexité des systèmes informatiques ne cesse de s'accroître....
La vérification à l’exécution est une méthode formelle légère qui consiste à vérifier qu’une exécuti...
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós...
This work developed an automatic approach for the assessment of software reliability which is both t...
This work is mainly concerned with the use of statistical tools for the assessment of software relia...
Les services Web sont des applications distribuées qui sont conçus pour atteindre une tâche spécifiq...
Deep reinforcement learning is an increasingly popular technique for synthesising policies to contro...
Deep reinforcement learning is an increasingly popular technique for synthesising policies to contro...
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Dans cette thèse, nous nous sommes attaché à étudier l'apport de méthodes probabilistes au model che...
Cette thèse est consacrée au développement de méthodes formelles pour la vérification de logiciels. ...
Lors d’un développement logiciel, et plus particulièrement d’un développement d’applications embarqu...
La vérification de logiciels repose le plus souvent sur une spécification formelle encodant les prop...
A major application of machine learning is to provide personnalized content to different users. In g...
Les mathématiques offrent un cadre convenable pour raisonner rigoureusement sur les systèmes et phén...
Avec l'évolution des technologies, la complexité des systèmes informatiques ne cesse de s'accroître....
La vérification à l’exécution est une méthode formelle légère qui consiste à vérifier qu’une exécuti...
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This work developed an automatic approach for the assessment of software reliability which is both t...
This work is mainly concerned with the use of statistical tools for the assessment of software relia...
Les services Web sont des applications distribuées qui sont conçus pour atteindre une tâche spécifiq...
Deep reinforcement learning is an increasingly popular technique for synthesising policies to contro...
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Dans cette thèse, nous nous sommes attaché à étudier l'apport de méthodes probabilistes au model che...