12、教学策略与对称变换在系统验证中的应用

教学策略与对称变换在系统验证中的应用

在当今的科技领域，机器学习和系统验证是两个至关重要的研究方向。机器学习中的Q - 学习和M - 学习，以及系统验证中利用对称变换的方法，都为解决复杂问题提供了新的思路和方法。

1. {M, Q, D}-学习的策略期望成本比较

在机器学习的研究中，对{M, Q, D}-学习在策略合成的期望成本方面进行了详细的比较。实验重复了50次，记录了25%分位数和中位数的数据。以下是不同场景下的实验结果表格：
| Alg | Runs 100（25%） | Runs 100（50%） | Runs 250（25%） | Runs 250（50%） | Runs 500（25%） | Runs 500（50%） | Runs 1000（25%） | Runs 1000（50%） | Runs 2500（25%） | Runs 2500（50%） | Runs 5000（25%） | Runs 5000（50%） | Runs 10000（25%） | Runs 10000（50%） |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| BouncingBall - 1 | | | | | | | | | | | | | | |
| M | 100 | 188 | 57 | 73 | 46 | 53 | 42 | 46 | 40 | 41 | 39 | 39 | 38 | 39 |
| Q | 61 | 75 | 47 | 71 | 44 | 49 | 41 | 47 | 40 | 42 | 40 | 41 | 39 | 4