j2k3l4的博客

本文探讨了针对定价时序自动机（PTA）适配的蒙特卡罗树搜索（MCTS）方法，重点研究了UCT算法的实现及其面临的挑战。通过引入不同的策略（如单位延迟策略、延迟采样策略、非懒惰策略和启用过渡策略）和增强方法（如构建滚动和树修剪），优化搜索性能。实验结果显示，非懒惰策略（NLP）结合增强方法在多种基准问题（如作业车间调度、任务图调度和卫星任务调度）中表现优异，提供了接近最优的解决方案。

本文探讨了如何将蒙特卡罗树搜索（MCTS）应用于定价时序自动机（PTA）的可达性问题中，以优化调度和规划任务。PTA作为扩展的时序自动机，广泛应用于多个领域的建模与优化。然而，面对复杂问题时，现有符号规划器可能难以高效求解。本文提出基于MCTS的方法，通过不对称搜索树和随机模拟估计动作的潜力，缓解状态空间爆炸问题，并找到近似最优解。实验表明，该方法在成本和求解时间上均表现优异，为实际应用提供了一种有效的解决方案。

本文探讨了量子有限自动机在有界内存（h-MQFAs）和无界内存（UMQFAs）情况下的表达能力。研究表明，h-MQFAs通过增加内存可以接受更多经典QFAs无法处理的语言，如有限语言，并形成语言接受能力的层次结构；而UMQFAs虽试图增强表达能力，但未能有效推广有界内存模型。文章还通过泵引理等工具分析了各类自动机的语言接受特性，并指出未来可探索UMQFAs的其他定义方式以提升其计算潜力。

本文围绕量子有限自动机的不同模型及其语义展开研究，包括单次测量量子有限自动机（QFA）、海森堡量子有限自动机（HQFA）以及受海森堡启发的自动机。通过分析它们的状态演化方式、可观测量变化、接受概率计算以及镜像效应，揭示了这些模型在语言接受能力和表达能力方面的特性。此外，还探讨了受海森堡启发的自动机在量子计算和信息处理中的潜在应用，并展望了未来的研究方向。

本博客分析了延迟容忍网络（DTN）中的两种先进路由方法 LSS 和 RUCoP，比较了它们在并行化能力、交付概率和计算成本方面的差异。同时，探讨了量子自动机领域中的 MO-QFAs 模型，研究了通过改变语义和引入不同内存类型来提升其表达能力的方法。结果表明，有界内存可以增强 MO-QFAs 的表达能力，而无界内存效果有限。未来的研究方向包括优化 DTN 路由策略和探索更高效的量子自动机模型。

本文比较了容迟网络（DTN）中两种基于马尔可夫决策过程（MDP）的路由方法：RUCoP 和 LSS。详细分析了它们在不同网络拓扑（随机网络、二项式网络和环形道路网络）中的性能表现，包括调度决策概率（SDP）、处理时间和内存使用。RUCoP 在 SDP 上表现更优，但计算资源需求较高，而 LSS 适用于资源受限的场景，但在复杂拓扑中需要改进采样策略。文章还提供了选择合适路由方法的决策流程，并探讨了未来的研究方向。

本博客探讨了区块链领域中的以太坊验证者困境和延迟容忍网络（DTN）中的路由方法。针对以太坊网络，文章分析了IBIM马尔可夫链的状态、吞吐量表达式以及最优无效块注入率的计算方法，并介绍了相关模型组件和稳态概率表达式。在延迟容忍网络部分，博客对比了LSS和RUCoP两种路由方法的原理和性能，讨论了它们在不同网络场景下的适用性，并结合MDP模型和实际案例分析了决策制定过程。最后，博客提供了实际应用建议，帮助读者根据网络规模和资源限制选择合适的路由策略。

本文探讨了以太坊区块链中的验证者困境问题，分析了智能合约验证复杂性对矿工行为的影响，并提出了基于性能评估过程代数（PEPA）的模型来研究该问题。通过引入无效块注入策略，研究其对不公平挖矿行为的抑制效果，并分析了不同公平矿工比例下的策略优化。文章旨在为提升区块链系统的公平性与安全性提供理论支持和实践建议。

本研究深入分析了电动汽车充电系统和以太坊区块链中的验证者困境问题。在电动汽车充电系统部分，通过比较策略1至策略5的性能，提出了基于行程情况选择最优充电策略和安全阈值的建议，并探讨了电池水平和速度对充电行为的影响。在以太坊区块链部分，利用PEPA模型研究了公平与不公平矿工的行为差异，并提出了动态调整无效块注入率、加强矿工激励机制和提升验证效率的应对策略。研究为提高电动汽车系统可靠性和促进以太坊区块链健康发展提供了理论支持和实践指导。

本文围绕电动汽车充电系统的性能分析，运用流体随机Petri网（FSPN）进行建模与解析，详细介绍了FSPN的基本概念、电池充放电模型、路段行驶时间分布以及五种停车决策策略。通过比较不同策略的适用场景和效率，结合概率计算和模型求解，为电动汽车的行程规划和充电优化提供了理论支持和实践指导。

本文深入研究了物联网与电动汽车充电系统的技术优化与决策支持方法。在物联网领域，通过分析应用组合的运行时间随机性，并利用PRISM-Games生成策略，为优化任务执行延迟提供了建模与仿真方法。在电动汽车领域，提出了基于流体随机Petri网（FSPN）的建模方法，用于分析私人电动汽车在长途旅行中的充电停靠决策，结合不同策略以提高行程成功率与效率。文章最后展望了未来在优化预测模型、电池能量管理、自动驾驶实验以及智能交通集成等方面的发展方向。

本文提出了一种物联网中基于用户偏好的计算卸载策略，通过引入奖励公式来灵活编码用户偏好，如低计算时间、低能耗或两者的平衡。利用状态机博弈（SMG）和概率交替时态逻辑（rPATL），结合概率模型检查工具PRISM-Games，合成最优的卸载和调度策略。实验结果表明，该方法在不同用户偏好下均表现出良好的适应性和性能优势。文章还探讨了技术优势、应用前景以及面临的挑战与解决方案，展示了其在智能家居、工业物联网和智能交通等领域的广泛应用前景。

本文提出了一种基于随机博弈（SMG）的偏好感知计算卸载策略，用于多接入边缘计算（MEC）环境下物联网设备的任务执行优化。通过形式化建模和实验验证，该策略能够根据用户偏好在计算时间和能源消耗之间取得平衡。与传统策略相比，该方法具有更高的灵活性和适应性，并为未来物联网和MEC领域的发展提供了新思路。

本博客围绕复杂工作流的定量建模与评估方法以及多接入边缘计算中的偏好感知计算卸载策略展开。首先介绍了用于评估工作流响应时间概率密度函数的关键算法，包括基于结构类型的工作流块处理、启发式DAG块分析以及数值分析方法。随后描述了评估工具包的设计与实现，涵盖启发式策略和近似器的模块化架构，并展示了高效分析复杂模型的能力。此外，还提出了一种随机生成工作流的方法以支持实验研究，并介绍了生成策略及其代码实现。最后，博客讨论了多接入边缘计算中的计算卸载挑战，提出了基于形式化方法的解决方案，以合成满足用户偏好的计算卸载策略。

Eulero是一个基于Java的复杂工作流定量建模与评估工具，专注于处理具有非指数持续时间分布、高并发度和复杂控制流的工作流。通过结构树建模和组合分析方法，Eulero能够高效、准确地评估端到端响应时间的概率密度函数（PDF），适用于供应链管理、Web服务组合及云计算函数即服务等场景。

本文介绍了LN求解器，一种用于分层排队网络分析的元求解器。它结合了多种数值分析方法，如高斯积分和稳定版本的精确CoMoM方法，能够在毫秒内高效分析各层排队网络模型。文章详细讨论了LN求解器在均匀层边际概率计算、多服务器节点处理、负载相关建模等方面的应用，并通过案例研究展示了其在多形式主义建模和求解准确性上的优势。同时，也探讨了其局限性和未来发展方向。

本文详细介绍了LN——一种用于分层排队网络（LQN）分析的元求解器。LN通过其独特的分层策略（如松散分层）、性能指标计算方法、高级特性（如缓存层、多链联合概率分析）以及新颖算法（如增强的CoMoM算法和高斯求积法），为复杂排队网络的性能分析提供了高效且精确的解决方案。文章还通过对比不同算法的计算复杂度、可扩展性和精度，为实际应用中的算法选择提供了指导，并结合具体案例展示了LN的应用过程和优势。最后，文章总结了LN的特点，并展望了未来可能的改进方向和发展潜力。

本文介绍了LCRL和LN在强化学习与排队网络分析领域的新进展。LCRL是一个用于LTL和omega-正则规范下策略合成的新工具，展示了其在不同超参数配置下的鲁棒性，并规划了未来扩展方向，如支持更多时态逻辑及图形用户界面。LN作为分层排队网络的元求解器，提供了多种解决方案范式的组合，显著提升了性能分析的效率与准确性，其理论贡献包括高效的归一化常数评估、矩方法算法和边际概率计算方法。两者在各自领域的应用前景广阔，有望推动自动驾驶、机器人控制、云计算和网络通信等技术的发展。

本文介绍了逻辑约束强化学习（LCRL）作为一种新兴的策略合成架构，能够有效处理复杂环境下的任务。LCRL结合线性时态逻辑（LTL）和线性确定性Büchi自动机（LDBA），通过生成动态的乘积MDP来引导强化学习过程，从而实现满足复杂逻辑规范的最优策略。文章详细阐述了LCRL的特点、工作原理、安装方法、输入输出接口以及在多个实验环境中的评估结果，展示了其在可扩展性、连续状态/动作空间适用性以及对超参数调整的鲁棒性方面的优势。

本博文围绕平面概率分段常数导数系统（PPCD）的稳定性分析与LCRL工具的设计展开。首先，基于等价关系与概率双模拟理论，建立了PPCD系统稳定性的判定方法，并提出了判断加权离散时间马尔可夫链收敛性的算法实现。随后，介绍了LCRL工具，其通过极限确定性布奇自动机（LDBA）引导探索，实现了在未知马尔可夫决策过程上满足线性时态逻辑（LTL）规范的最优策略合成。此外，博文还探讨了PPCD系统在机器人控制等场景中的应用前景，并展望了LCRL工具在复杂逻辑规范处理、多技术融合及跨领域应用中的发展方向。

本博文深入探讨了概率分段常数导数系统（PPCD）的稳定性分析问题，重点研究其语义所对应的加权离散时间马尔可夫链（WDTMC）的绝对收敛与几乎必然收敛性。首先，博文分析了WDTMC在不同条件下的收敛特性，并给出了相应的可计算性算法及流程图。随后，博文引入PPCD的形式化定义及其执行语义，并将其稳定性问题转化为对应WDTMC的收敛性问题。特别地，针对二维空间中的平面PPCD，博文提出了一种有限状态的商WDTMC模型，从而能够利用已有算法精确判断其稳定性。最终，博文通过权重守恒引理和相关定理，建立了PPCD稳定性

本文研究了一类特殊的随机混合系统——平面概率分段常数导数系统（PPCD）的稳定性分析问题。通过将无限状态的PPCD系统约简为有限状态的加权离散时间马尔可夫链（WDTMC），作者提出了判断系统绝对稳定性和几乎必然稳定性的精确算法。文章从理论分析到实际案例（如带有故障执行器的平面机器人）进行了详尽阐述，并为未来在机器人导航、自动驾驶等领域的应用提供了理论支持。

本文提出了一种高效算法方法，用于解决非线性常微分方程（ODE）模型的过近似问题。通过结合微分不等式理论和非线性模型约简技术，该方法能够在存在不确定或噪声参数的情况下对ODE系统进行过近似，并在参数同质时进行模型简化。文章通过多个领域的案例（如SIR模型、聚合反应模型、蛋白质相互作用网络模型、电气网络模型和轻烷烃转化模型）验证了该方法的有效性，并与现有工具CORA进行了比较。结果显示，本文方法在计算效率上具有显著优势，尤其在大规模模型中表现更优。

本文介绍了一种针对多项式ODE系统的微分方程形式化约简与过近似算法，通过缩放DBP方程、反向微分等价（BDE）和微分外壳技术，将具有异质性参数的复杂模型进行有效简化。该方法在降低计算复杂度的同时，利用微分不等式理论提供了形式化的过近似保证，并通过案例研究和与CORA工具的比较展示了其优势与实用性。算法具备自动发现重复行为、减少变量数量的能力，适用于多类流行病模型、化学反应网络及电路模型等领域。

本文提出了一种通过 h 缩放与动态边界投影（DBP）相结合的方法，用于减少马尔可夫种群过程中的计算量。该方法通过用更粗的网格覆盖状态空间，并重新缩放转换速率，显著减少了状态空间和方程数量，从而降低了维度诅咒带来的计算复杂度。同时，该方法在理论上保留了系统的平均场极限和线性噪声近似特性，确保了近似过程的准确性。文中通过多个示例（如 M/M/k 队列、平等处理器共享模型、恶意软件传播模型）验证了该方法的有效性，并对比了不同缩放参数下的误差与计算效率。此外，文章还探讨了多尺度近似的约束条件，提出了有效 h 缩放向

本文提出了一种基于h缩放的近似方法，用于解决马尔可夫种群过程（MPPs）中状态空间指数增长（维度诅咒）的问题。通过重新缩放跳跃幅度和速率函数，h缩放能够在较低频率下进行较长跳跃，从而减少可到达的状态数量，降低计算复杂度。文章进一步将h缩放与动态边界投影（DBP）方法相结合，有效减少了近似所需的方程数量，同时保持高精度。理论分析表明，在热力学极限下，h缩放后的过程能够保留原始系统的平均场极限和线性噪声近似（LNA）行为。此外，文章还讨论了h缩放的多尺度扩展，并展示了其在排队网络和性能评估等实际应用中的优势。

本文提出了一种用于推理多智能体系统中全局与局部属性的逻辑框架。该框架基于多智能体离散时间马尔可夫链（MA-DTMC）和全局与局部时态逻辑（GLoTL），并引入了精确模型检查和统计模型检查算法来验证系统属性。通过红/蓝智能体场景的示例，展示了如何使用GLoTL描述系统需求，并比较了两种模型检查方法的优劣。实验结果表明，该框架能够有效分析系统在全局和局部层面的表现。未来工作包括扩展到连续时间模型、结合流体和平均场近似技术以及优化统计模型检查算法。

本文提出了一种用于推理集体自适应系统（CAS）局部与全局属性的逻辑框架。通过引入多代理离散时间马尔可夫链（MA-DTMC），从全局和局部视角建模系统行为，并设计了全局与局部时态逻辑（GLoTL）以形式化指定系统的动态属性。为验证这些属性，文中提出了精确模型检查算法和基于统计模型检查的方法，并通过红蓝代理场景评估了该框架的有效性与优势。该框架为分析和验证复杂系统的局部与全局需求提供了一种有效的工具。

本博客探讨了在部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）中设计最优控制器的挑战，重点研究了如何利用单调性分析来优化参数提升方法。文中分析了局部单调性与全局单调性之间的关系，并提出了一种集成方法，结合初始CurMax选择和启发式策略，有效减少了区域分割的需求，提高了计算效率。此外，博客还介绍了构建奖励顺序的算法，以及通过参数合成找到ε-最优控制器的实验结果。研究表明，单调性在POMDP控制器设计中具有重要作用，能够显著提升性能并减少计算复杂度。最后，文章展望了未来的研究方向，包括将单调性扩展到更广泛的马尔可夫模

本文研究了POMDP（部分可观测马尔可夫决策过程）控制器中的最优预算确定与参数单调性分析问题。通过引入全局与局部单调性的概念，结合奖励顺序的构建、参数提升方法以及分治策略，提出了一套高效解决最优预算问题的方案。实验结果表明，该方法在多个基准测试中表现出色，尤其在引入启发式策略后，显著提升了算法效率。研究还展示了该方法在机器人导航、网络资源分配等实际问题中的广泛应用前景。

本文探讨了如何通过结合参数提升与单调性检查技术来解决部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）控制器的最优预算问题。通过将POMDP问题转化为参数化马尔可夫链（pMC）中的参数估值问题，提出了利用状态之间的可达概率和期望总奖励顺序关系来增强参数提升效果的方法。实验结果表明，该方法能够显著提高算法性能，成功处理具有较大规模的POMDP基准测试。

本博文提出了一种基于奖励函数的ODE模型参数统计模型检查方法。通过引入非布尔奖励函数，不仅能够评估属性是否成立，还能量化属性成立的程度，从而更精确地筛选最佳参数。该方法结合了统计模型检查（SMC）和数值ODE求解技术，考虑了近似解带来的误差，并通过两个实际案例验证了其有效性。第一个案例研究了Aurelia Aurita的种群增长模型，第二个案例基于经典的捕食者-猎物模型进行分析。实验结果表明，该方法能够在参数空间中识别出与实验数据最接近的参数组合，同时提供形式化的统计保证。文中还讨论了方法的优势与局限性，并

本文介绍了一种用于参数化常微分方程（ODE）模型的端到端统计模型检查方法。通过引入有界线性时间逻辑（BLTL）和奖励函数，能够更准确地表达模型的动态属性，并结合蒙特卡罗方法对模型满足特定属性的概率进行估计，提供了严格的统计保证。文中详细阐述了ODE模型的背景、轨迹的不变区域定义、数值积分近似方法以及全局统计保证的理论分析。此外，通过一维和二维系统的案例研究展示了该方法在实际问题中的应用过程和有效性。最后，总结了该方法的优势，并提出了未来可能的改进方向，如提升计算效率、拓展应用领域以及考虑更多不确定性因素等。

本文探讨了随机进程代数中的速率提升算法以及参数化常微分方程模型的端到端统计模型检查技术。速率提升算法通过局部修复、方程组求解和上下文扩展等步骤，将低级转换系统的速率信息提升到模型组件中，同时确保修改后系统的可达状态集和转换集保持不变。而参数化常微分方程模型的端到端统计模型检查结合了统计模型检查的保证和数值求解的误差分析，用于找到与实验数据最佳匹配的参数值。这两种技术在复杂系统建模和分析中具有重要的理论和实际应用价值。

本文深入解析了随机进程代数（SPA）中的速率提升技术，详细介绍了进程邻域的定义、移动集、参与集和涉及集的确定方法，以及‘并行’转换和相关自循环组合的处理方式。文章还探讨了提升算法的四个部分，包括局部修复、方程求解、系统规范修改和作用域扩展。通过这些技术，可以有效调整系统中进程的转换速率，从而优化系统性能。

本文围绕自动化定量信息流分析与随机进程代数速率提升展开研究。在信息流分析方面，介绍了基于反向双模拟的分区细化算法，用于计算程序的商空间并分析信息泄漏，以就餐密码学家协议为案例，验证了其在匿名性方面的安全性。在随机进程代数领域，提出了速率提升算法，通过建立与求解非线性方程组，从低级扁平模型中推断高级组件的转移速率，支持系统逆向工程与模型修复。研究为并发系统与SPA模型的定量分析与优化提供了有效方法。

本文深入探讨了自动化定量信息流分析的原理与实践，重点介绍了如何通过马尔可夫链和概率调度器建模并发程序，并利用后向双模拟商进行信息泄露分析。文中详细阐述了相关数学模型和算法实现，并通过具体示例展示了信息泄露的计算过程，为并发程序的安全性评估提供了理论支持和实践指导。

本文提出了一种自动化定量信息流分析方法，用于量化并发程序中的信息泄漏。通过将并发程序建模为马尔可夫决策过程（MDP），并引入反向双模拟等价关系，模拟攻击者对程序执行的观察视角。结合分区细化算法计算反向双模拟商，并基于Renyi最小熵度量攻击者的不确定性变化，从而实现信息泄漏的精确计算。该方法在匿名协议（如用餐密码学家问题）的分析中展现了良好的适用性，为并发系统的信息安全评估提供了有效工具。

本文介绍了一种基于最大熵（ME）和Gram-Charlier展开（GC）的算法，用于估计概率循环中随机变量的分布。通过选择精确矩子集并结合样本数据，分别使用ME和GC方法进行分布估计，并通过卡方（χ²）和Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验评估估计的准确性。实验结果表明，该方法在处理连续随机变量时具有较高的准确性，尤其在分布与正态分布差异较大时，ME方法表现出更强的适应性。同时，该方法在高阶矩计算方面也优于传统采样方法。尽管存在计算复杂度较高和对分布类型依赖的局限性，但未来可通过优化算法和扩展

本文提出了一种基于矩的算法方法，用于估计具有无界循环的概率程序中随机变量的概率分布。通过符号方法计算精确矩，并结合最大熵（ME）方法和Gram-Charlier（GC）展开技术来逼近分布。使用统计测试（如卡方检验和Kolmogorov-Smirnov检验）评估估计的准确性。实验结果表明，该方法能够高效且准确地估计概率程序的输出分布，适用于金融、生物等复杂模型分析。