5、混合系统的可达性分析

混合系统的可达性分析

1. 可达性分析的重要性

在许多重要的工程问题中,例如验证飞机、汽车、医疗设备、能源生产和分配厂以及其他安全关键应用的嵌入式控制器的正确性和安全性,可达集分析(Reachability Analysis)扮演着基础性的角色。这种分析的目标是确保系统的状态永远不会进入不安全或不良的状态集合。大多数为混合系统安全性验证开发的方法存在一个共同的缺点,即它们容易产生虚假的反例。换句话说,虽然这些技术在终止并提供安全证书时提供了强有力的安全保证,但它们在一般情况下无法证明不安全。尽管可以通过细化来改进,但连续细化过程可能因为问题的固有不可判定性或所使用的近似结构而无法终止。

为了克服这些问题,提出了一个高效的安全性虚假化工具,旨在快速生成可行的反例,即违反安全性属性的混合系统的状态轨迹。具体而言,目标是生成一系列增长的可达集的下近似,随着迭代次数的增加,在适当的意义上收敛到可达集。如果系统不安全,所提出的技术将能够快速生成一个可行的反例,概率很高。

2. 混合系统的建模形式化方法

混合系统(Hybrid Systems)由离散动态和连续动态组成,通常用于描述既有离散事件又有连续行为的系统。为了进行可达性分析,首先需要对混合系统进行建模。混合系统的建模形式化方法包括以下几个关键要素:

2.1 离散时间混合系统

离散时间混合系统可以建模为自动机(AUT)和切换仿射系统(SAS)通过事件生成器(EG)和模式选择器(MS)的互连。自动机描述了混合系统的逻辑动态,SAS描述了连续动态,EG和MS描述了这些动态之间的相互作用。

2.2 混合系统的定义

混合系统 (H)

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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