12、从TLA+规范中提取符号转换

从TLA+规范中提取符号转换

在TLA+规范的分析中,提取符号转换是一项重要的任务。本文将详细介绍如何从TLA+规范中提取符号转换,包括相关的定义、方法以及实验结果。

1. α - TLA+ 简介

α - TLA+ 是TLA+的一种抽象形式,它缺少TLA+中允许的一些基本构造,如 case 表达式、全称量词和否定,这些都被抽象为 ⋆。其主要目的是确定包含集合包含或相等的给定表达式是否可以用作赋值。

2. 初步定义
  • 变量集合 :每个TLA+规范声明一组有限的变量,这些变量可能出现在其中的公式中。对于α - TLA+表达式φ,我们假设它与一个有限集合Vars′(φ)相关联,该集合是Vars′的子集,包含φ中出现的所有变量。
  • 标签和子表达式 :我们使用lab(ℓ:: ψ) 表示表达式标签 ℓ,expr(ℓ) 表示用 ℓ 标记的表达式。Sub(φ) 表示φ的所有子表达式的集合,Labs(φ) 表示φ中出现的所有标签的集合。
  • 赋值候选 :赋值候选是形式为 ℓ:: v ′ ∈φ1 的表达式。我们用 cand(v ′, φ) 表示φ的子表达式中 v ′ 的赋值候选标签的集合,cand(φ) 表示所有变量的赋值候选标签的集合。
  • 冻结集合 :对于Labs(φ) 中的每个标签 ℓ,我们分配一个集合 frozenφ(ℓ) ⊆Vars′(φ)。直观地说,如果变量 v ′ 在 frozenφ(ℓ) 中,那么形式为 ˆℓ:: v ′ ∈ψ 的表达式不
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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