Oct, 2018

目标管的随机可达性：理论和计算

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TL;DR本文利用概率规定的安全性和性能提出了一种针对随机扰动下的约束动态系统的一种优化算法，在考虑时间变化状态约束的情况下，最大化状态始终保持在限定区域内的概率，我们提供充分的条件使随机可达集是闭合、紧凑和凸形的，并提供一种随机传递集估计技术。
stochastic reachabilityprobabilityclosed convex setoptimizationlinear systems
发现论文，激发创造
  • 通过随机可达性量化推荐系统中的可用性和发现性

    本文探讨了交互式推荐系统中偏好模型如何影响内容可用性和用户的发现机会，并以基于随机可达性的评估过程为基础提出了一种量化推荐目标内容到达用户的概率上限的方法。该指标能够有效检测内容可用性的偏见，诊断用户发现机会的限制，展示出选择规则和用户干预对推荐过程的影响以及这些影响的分布是否均匀。

    Jun, 2021

  • 神经可达管的验证：基于场景优化和合规预测

    通过鲁棒方案优化和符合性预测，为神经可达管提供概率性安全保证；采用异常值调整的验证方法从神经可达管的误差分布中恢复更大的安全空间，有效解决多车碰撞避免和火箭降落等高维问题。

    Dec, 2023

  • ProbReach：用于随机混合系统概率 Delta 可达性验证

    ProbReach 是一种用于验证随机混合系统中概率可达性的工具。它采用了 delta - 可达性的弱化概念，并实现了一个适用于混合系统的概率版本，在多个基准测试中表现出令人满意的结果，并且有并行实现的概率。

    Oct, 2014

  • 关于具有随机保证的神经 ODE 验证

    我们展示了神经 ODE 可以通过解一组全局优化问题进行验证，为此，我们介绍了随机 Lagrangian 可达性（SLR）技术，并引入了前向模式伴随灵敏度方法来计算梯度，最终我们为 SLR 建立了渐近和非渐近收敛率。

    Dec, 2020

  • 基于数据驱动的带有符合推理的随机动态系统可达性分析

    使用符合推断进行基于数据驱动的离散时间随机动态系统的可达性分析，将数据集转化为代理预测模型，通过符合推断量化预测模型的误差，从而提供概率可达性保证。该方法适用于复杂闭环动态难以使用符号模型建模的学习增强控制系统。

    Sep, 2023

  • 高维可达性形式化安全保证生成

    提供自治系统的正式安全性和性能保证变得越来越重要，本文提出一种提供可达管的可证安全近似解的方法，该方法可以通过计算 DeepReach 解的误差界来进行可达管的修正，并通过基于情景优化的方法来推导 DeepReach 解的误差界等.

    Sep, 2022

  • 基于运动基元的非高斯风险有界随机非线性系统不确定环境下的实时管道运动规划

    本文提出了一种适用于不确定环境下动态机器人避障的实时在线运动规划算法，通过将概率安全约束转化为风险轮廓的确定性约束，使用总和平方（SOS）编程验证管道的安全性，可保证系统状态与障碍碰撞的概率有限，该算法适用于多种长期任务。

    Mar, 2023

  • GoTube：连续深度模型的可扩展随机验证

    引入了一种新的随机验证算法，它正式量化任何时间连续过程的行为稳健性，该过程被制定为连续深度模型，所提出的 GoTube 算法通过解决一组全局优化问题，构造了紧密的过程执行集合的封套，从初始状态球开始，其限制支配管在所需的概率和所需的紧密度上是保守的.

    Jul, 2021

  • 强化学习在随机有向图中的可达性分析

    使用强化学习方法，我们通过特征化随机定向图中的可达性概率，展示了随机定向图中的转移概率动态可以被建模成一个差分包含，进而被理解为一个 Markov 决策过程。通过这个框架，我们提出了一种确定奖励功能的方法，以提供随机定向图中一组节点的可达性概率上下限。该方法的有效性通过应用于由移动代理的接近模式生成的时间变化的接触网络的流行病疾病扩散得到证明。

    Feb, 2022

  • 具有时间变化动力学、目标和约束的到达 - 避免问题

    该研究考虑了一个重要的可达性问题，在这个问题中，一个玩家试图不违反一组状态限制，将系统引导到目标集中，而另一个玩家试图阻止第一个玩家成功；我们提出了一个基于修正的 HJI 方程形式的方法，该方法可以在无需状态增广的情况下计算时变游戏的捕获域和胜利策略，在相对于时不变情况无需额外的计算成本。

    Oct, 2014