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)

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自: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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