Symbolic on the fly analysis of stochastic Petri nets Die vorliegende Dissertation betrachtet die effiziente Analyse im Besonderen Modelchecking von beschränkten stochastischen Petrinetzen (SPN) die um Rewardstrukturen angereichert werden können. Ein SPN induziert eine Zeit kontinuierliche Markov Kette (CTMC). Eine Rewardstruktur assoziiert zu jedem Zustand einen Reward und definiert ein Markov Reward Modell (MRM). Die Kontinuierliche Stochastische Reward Logik (CSRL) erlaubt es sehr spezielle Eigenschaften für CTMCs und MRMs zu definieren die von einem Modelchecker automatisch überprüft werden können. CSRL Modelchecking kann aufbauend auf etablierten numerischen Analysetechniken für CTMCs realisiert werden die auf der Multiplikation einer Matrix mit einem Vektor basieren. Da diese Techniken eine Matrix und einen Vektor in der Größe der Menge der erreichbaren Zustände berücksichtigen ist es jedoch schwierig mir dem Phänomen der Zustandsraumexplosion umzugehen. Verschiedene Ansätze wie die Verwendung Multi terminaler Entscheidungsdiagramme (MTDD) oder Kronecker Produkten zur Darstellung der Matrix wurden bereits untersucht. Oftmals erlauben diese die Implementierung effizienter CTMC Analyse und sind in einer Reihe von Werkzeugen verfügbar. Als eine Alternative zu diesen etablierten Techniken entwickle ich die Idee einer on the fly Berechnung der Matrixeinträge unter Verwendung einer symbolischen Darstellung des Zustandsraums weiter. Die Menge der Zustandsübergänge die die Matrix definieren wird durch das Feuern der Transitionen des Petrinetzes in allen erreichbaren Zuständen aufgezählt. Die Menge der erreichbaren Zustände wird mittels Intervall Entscheidungsdiagrammen (IDD) kodiert. Weiter diskutiere ich wesentliche Aspekte der Implementierung des ersten parallelisierten symbolischen CSRL Modelcheckers der auf der entwickelten Technik basiert und Teil des Werkzeugs MARCIE ist. Ein experimenteller Vergleich mit dem probabilistischen Modelchecker PRISM für eine große Anzahl von Experimenten zeigt empirisch die Effizienz dieses Ansatzes und seiner Implementierung insbesondere bei der Betrachtung biologischer Modelle.