AALpy: An Active Automata Learning Library

Edi Muskardin*, Bernhard Aichernig, Ingo Pill, Andrea Pferscher, Martin Tappler

*Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandBeitrag in einem KonferenzbandBegutachtung

Abstract

AALpy is an extensible open-source Python library providing efficient implementations of active automata learning algorithms for deterministic, non-deterministic, and stochastic systems. We put a special focus on the conformance testing aspect in active automata learning, as well as on an intuitive and seamlessly integrated interface for learning automata characterizing real-world reactive systems. In this manuscript, we present AALpy’s core functionalities, illustrate its usage via examples, and evaluate its learning performance.
Originalspracheenglisch
TitelAutomated Technology for Verification and Analysis - ATVA 2021
Redakteure/-innenZhe Hou, Vijay Ganesh
ErscheinungsortCham
Herausgeber (Verlag)Springer
Seiten67-73
Seitenumfang7
ISBN (elektronisch)978-3-030-88885-5
ISBN (Print)978-3-030-88884-8
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2021
Veranstaltung19th International Symposium on Automated Technology for Verification and Analysis : ATVA 2021 - Virtuell, Australien
Dauer: 18 Okt. 202122 Okt. 2021

Publikationsreihe

NameLecture Notes in Computer Science
Band12971
ISSN (Print)0302-9743
ISSN (elektronisch)1611-3349

Konferenz

Konferenz19th International Symposium on Automated Technology for Verification and Analysis
KurztitelATVA 2021
Land/GebietAustralien
OrtVirtuell
Zeitraum18/10/2122/10/21

ASJC Scopus subject areas

  • Theoretische Informatik
  • Informatik (insg.)

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