probabilistic computation tree logic | BriefGPT

关键词probabilistic computation tree logic

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随机强化学习策略的概率模型检验
我们介绍了一种验证随机强化学习政策的方法，该方法与任何强化学习算法兼容，只要算法及其对应的环境共同遵守马尔科夫属性。我们的方法将模型检验技术与强化学习相结合，利用马尔科夫决策过程、训练好的强化学习策略和概率计算树逻辑（PCTL）公式构建一个
PDF3 months ago
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
PDF2 years ago
在关系领域中从示例中学习概率时间安全属性
在关系集合中，我们结合关系 Markov 决策过程与 pCTL 模型检查，提出了一个框架，从一组被标记为安全或不安全的状态中学习 pCTL 公式的片段。应用关系学习的原则，我们介绍了候选公式生成过程和为标记状态决定满意的规范的方法，以此作为
PDF2 years ago
参数化 Markov 链：PCTL 复杂度和无分式高斯消元
本文研究了参数化马尔可夫链的一些任务，包括计算可达性概率和符号表示，提出了一种方法来提高计算有理函数的实现，同时，对参数化马尔可夫链和概率计算树逻辑的模型检查问题进行了复杂度理论讨论，得出了多项式和指数时间算法的边界。
PDF7 years ago