19、可扩展和优化的混合验证方法

可扩展和优化的混合验证方法

1. 主要贡献

提出了一种基于VERIFYR的新型半形式化方法,用于验证具有时间属性的嵌入式软件。该方法有以下贡献:
- 模型提取 :提供了一种从C程序中提取动态和静态可验证模型的新方法,可进行基于断言的验证和形式化验证。
- 形式化引擎扩展 :能够使用不同的先进软件模型检查器(SMC)扩展形式化引擎。
- 仿真模型和测试平台生成 :可以自动生成仿真模型(C或SystemC)和测试平台环境,包括输入变量的随机化策略。
- 混合方法优势 :形式化验证可以基于反例指导仿真过程,仿真引擎可以通过自动分配静态参数来支持形式化验证,缩小状态空间。
- 自动静态参数分配 :首次通过新的排名算法实现了静态参数的自动分配,具体贡献如下:
- 自动SPA :可以自动使用SPA。
- 测试平台 :自动生成测试平台和仿真/形式化模型。
- 代码质量和安全性 :排名可用于检测死参数以及基于高评分参数的高复杂度函数。
- 最小化时间/成本 :通过测试特定且有前途的参数,减少使用SPA强制所有参数的工作量。
- 最大化覆盖率 :使用该启发式方法可以确定最小的限制,从而实现最广泛的覆盖。

2. VERIFYR验证方法
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法
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