12、结构化论证在保证案例中的发展

结构化论证在保证案例中的发展

1. 引言

在安全关键和安全敏感的应用场景中,我们常常需要论证或断言某个系统是安全的。这就需要引入一系列标准,同时我们也得确定对被分析系统的认知可靠性,思考为何能信任这些知识,以及是什么让我们的论点和推理具有可信度。这就涉及到哲学领域,如本体论、认识论和逻辑学。我们需要以合理且符合逻辑的方式来论证和评估系统的安全性与可靠性,而保证案例(AC)就是这样一种结构化论证,用于表明系统具备我们期望的属性,如安全性、可靠性或抗攻击性。

英国哲学家斯蒂芬·图尔敏在1958年发表的《论证的用途》为现代论证发展注入了新动力。他扩展了逻辑蕴含推理,引入额外参数,并以图形形式呈现。图尔敏的符号体系包含数据(D)、主张(C)、凭证(W)、限定词(Q)和反驳(R)等实体。虽然现代论证图未直接采用图尔敏的符号,但他成功地对论证分析和验证的结构模型进行了概括。

20世纪90年代,研究人员继续探索评估安全的新方法。英国的两个大学团队分别开发了不同的符号体系,约克大学开发了目标结构化符号(GSN),阿德拉德公司开发了主张、论证和证据(CAE)符号以及软件工具阿德拉德ASCE。尽管AC有诸多优点和成功应用案例,但它仅在某些特定领域广为人知。

开发支持合规性的证据是一个高度依赖人力的创造性过程,目前缺乏有效的论证技术。约翰·拉什比提出了一种改进的GSN方法来开发结构化论证,本文在此基础上进一步使其更具实用性。

2. 现状分析
2.1 属性评估的保证案例

21世纪初,一些研究将AC的概念扩展到系统属性的更高层面。卡内基梅隆大学软件工程研究所(CMU/SEI)提出用AC评估通信系统的可靠性案例,这与AC

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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