QTWTL: Quality Aware Time Window Temporal Logic for Performance Monitoring

要約

分散型自律配送、ヘルスケア、観光、運輸などのさまざまなサービス指向のアプリケーションでは、サービス エージェントが目標を達成するために時間制限のある一連のタスクを実行する必要があり、サービスの品質を常に保証する必要があります。
安全性要件に加えて、このようなエージェントはサービス品質を満たすためにパフォーマンス要件も満たす必要があります。
この論文では、カウントと集計操作のための 2 つの演算子を使用して従来のタイム ウィンドウ時相ロジック (TWTL) を拡張することにより、新しい品質を意識したタイム ウィンドウ時相ロジック (QTWTL) を提案します。
また、QTWTL 仕様のパフォーマンス監視のためのオフライン実行時監視アルゴリズムも提案します。
提案したアプローチの実現可能性と効率を分析するために、ニューヨーク市のタクシーおよびリムジン委員会の旅行記録データを使用して多数のトレースを生成し、QTWTL を使用してパフォーマンス要件を形式化し、提案されたアルゴリズムを使用してそれらを監視します。
得られた結果は、監視アルゴリズムが監視されたトレースの数に対して線形の空間および時間の複雑さを持っていることを示しています。

要約(オリジナル)

In various service-oriented applications such as distributed autonomous delivery, healthcare, tourism, transportation, and many others, where service agents need to perform serial and time-bounded tasks to achieve their goals, quality of service must constantly be assured. In addition to safety requirements, such agents also need to fulfill performance requirements in order to satisfy their quality of service. This paper proposes the novel quality-aware time window temporal logic (QTWTL) by extending the traditional time window temporal logic (TWTL) with two operators for counting and aggregation operations. We also propose offline runtime monitoring algorithms for the performance monitoring of QTWTL specifications. To analyze the feasibility and efficiency of our proposed approach, we generate a large number of traces using the New York City Taxi and Limousine Commission Trip Record data, formalize their performance requirements using QTWTL, and monitor them using the proposed algorithms. The obtained results show that the monitoring algorithm has a linear space and time complexity with respect to the number of traces monitored.

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