9、优化结构演化代数Petri网的验证

优化结构演化代数Petri网的验证

1. 引言

在信息和通信技术系统(ICST)领域,软件演化至关重要。现有系统会持续发展,因为它们永远不会是完全的。随着系统的演化,其复杂性不断增加,需要更好的管理解决方案。

在系统开发中,迭代细化和增量开发方法常被采用,因为它们能在更细粒度上快速验证开发的功能。然而,这种开发方式存在一个问题:每次迭代后,无法保证模型仍满足之前的属性。一种简单的解决方案是在每次迭代后重复验证,但这在时间和空间上都非常昂贵。

模型检查是常用的验证技术,但它存在状态空间爆炸问题,即随着系统复杂度增加,完全枚举其状态需要越来越多的资源。

为解决这些问题,我们提出了一种优化演化系统验证的解决方案,目标有两个:一是仅对可能影响模型分析属性的部分进行验证;二是对演化进行分类,以确定哪些演化需要验证。我们认为,对于需要验证的演化类别,只需验证与属性相关的部分即可。

下面是优化结构演化代数Petri网(APNs)验证的流程:

graph LR
    A[APN模型] --> B[提取标准位置]
    B --> C[切片非演化和演化APN模型]
    C --> D{是否需要重新验证?}
    D -- 是 --> E[验证展开并切片的APN模型]
    D -- 否 --> F[通知]
    E --> G{属性是否满足?}
    G -- 是 --> F
    G -- 否 --> H[细化APN模型]
    H --> B

2. 代数Petri网(A

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值