14、实时软件验证的复杂度边界

实时软件验证的复杂度边界

1. 自动机编码

自动机编码是将自动机的信息转换为二进制字符串的过程。具体来说,对于一个自动机,我们需要对其状态、转移函数等信息进行编码。假设自动机有不同的组件,如状态、转移谓词、操作等,我们用不同长度的二进制位来表示这些组件。

1.1 单个自动机编码

设自动机的编码长度为 (2n),其中 (n = n_2 + n_3 + n_4 + 2n_1)。编码的具体规则如下:
- 前 (n_2) 位用于索引转移的边符号。
- 接下来的 (n_3) 位用于索引转移的谓词。
- 再接下来的 (n_4) 位用于索引操作。
- 之后的 (n_1) 位用于索引“当前控制状态”。
- 最后的 (n_1) 位用于索引“下一个控制状态”。

对于编码字符串 (w),如果 (i = \hat{s}) 且 (s = xvyuz)(其中 (|x| = n_2),(|v| = n_3),(|y| = n_4),(|u| = n_1),(|z| = n_1)),并且 ((q_1, p_1, e_1, o_1, q_2) \in \delta)(其中 (q_1) 是 (|Q|) 的第 (\hat{u}) 个符号,(p_1) 是 (\hat{v}) 个符号,(e_1) 是 (\hat{x}) 个符号,(o_1) 是 (\hat{y}) 个符号,(q_2) 是 (\hat{z}) 个符号),则 (w_i = 1);否则 (w_i = 0)。

1.2 自动机元组编码

对于自动机元组 ((A_1, A_2, \cdots, A_n)),我们先对每个自动机 (A_i) 进行编码得到 (

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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