Jan, 2019

不确定性引导效率：用于随机混合系统的可扩展形式合成

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TL;DR该研究旨在为线性动态的离散时间随机混合系统开发高效的抽象方法，通过不确定的 MARKOV 决策过程解决了现有形式方法的限制，可以计算精确的抽象误差，并应用于有限和无限时间范围内的合成步骤，大大缩减抽象误差，提高可缩放性。
formal analysiscontrol synthesisdiscrete-time stochastic hybrid systemsinterval markov decision processconvex optimization problems
发现论文，激发创造
  • 基于形式抽象的随机和不确定动态模型自动构造控制

    自动化合成控制器，基于概率时间逻辑规范的随机动态模型，通过状态验证技术构建的 iMDP（带概率区间的马尔科夫决策过程），解决安全关键场景中面临的挑战。

    Nov, 2023

  • 概率不够用：针对存在认识不确定性的随机动态模型的形式控制器综合

    本文介绍一种使用区间 Markov 决策过程的抽象方式，在连续状态的模型中捕捉随机噪声和不确定参数的 aleatoric 和 epistemic 不确定性，进行控制器的综合。经实验验证，考虑 epistemic 不确定性可以提高控制器的鲁棒性。

    Oct, 2022

  • 通过正式抽象实现非高斯噪声动态系统的鲁棒控制

    该研究论文提出了一种新颖的控制器合成方法，它不需要任何明确表示噪声分布的方式，而是通过将控制系统抽象为捕捉噪声的有限状态模型，然后使用从场景方法中的工具来计算可能正确的限制，基于一些噪声的有限数量样本。通过缩小合成过程的复杂性，该方法在实际控制系统上的应用具有广泛的适用性。

    Jan, 2023

  • 具有不确定性动态的 Markov 跳跃线性系统的形式控制器综合

    该论文提出了一种使用概率计算树逻辑规范的方法来综合 Markov 跳变线性系统 (MJLS) 的控制器，该方法基于所生成的有限状态抽象，该抽象通过采样技术从 “场景方法” 中计算转换概率的区间，从而生成 MJLS 的概率上合理的近似，并将该近似评估到实际的温度控制，与空中飞行器交付问题等多个基准测试问题中。

    Dec, 2022

  • 基于抽象的多面体概率混合系统稳定性分析

    本研究提出了基于抽象的分析方法，结合有限马尔科夫决策过程和多项式时间算法，用以验证多面体概率混合系统的稳定性。

    Mar, 2023

  • 通过高斯过程回归形式化验证未知动态系统

    本文提出了一个基于高斯过程回归的验证框架，将连续空间系统抽象为有限状态不确定马尔可夫决策过程，利用模型检测工具验证抽象的不确定性，并将结果扩展到基础的部分可观测系统，有效地应用于线性、非线性和切换系统等多种情况下。

    Dec, 2021

  • StocHy: 随机过程的自动验证和合成

    StocHy 是一个用于离散时间随机混合系统 (SHS) 的定量分析的软件工具，可以模拟 SHS 的演变并自动构建抽象，该抽象可用于形式验证或控制合成。

    Jan, 2019

  • 基于数据的安全证书的可伸缩合成及其在基于学习的控制中的应用

    本文提出了有效的技术来综合安全集合和控制律，通过基于凸优化问题的近似来提供改进的可伸缩性质，其中一种方法仅需要近似的线性系统模型和 Lipschitz 连续的未知非线性动力学，展示了数字示例，包括一个自主车队。

    Nov, 2017

  • 一种基于增量采样的随机最优控制算法

    本文提出了一种名为增量马尔可夫决策过程（iMDP）的算法，该算法基于最近在确定性路径规划的马尔可夫链逼近方法和基于采样的算法的进展，用于计算一类连续时间、连续空间随机最优控制问题的最优控制策略，该算法通过状态空间的随机采样生成原问题的有限离散化序列，并且在计算过程中，能够以随时随地的方式更新控制策略。

    Feb, 2012

  • 基于采样的反应综合技术在非确定性混合系统中的应用

    本文介绍了一种基于采样的策略综合算法，用于处理具有复杂连续动态的非确定性混合系统在时间和可达性约束下的情况，其目的是综合出一个反应式策略以保证满足所有可能对手步骤的要求。实验表明，该算法具有广泛适用性并一直领先于现有技术。

    Apr, 2023