22、分布式系统验证技术:IMDS 及其相关方法

分布式系统验证技术:IMDS 及其相关方法

1. 关键技术概览

在分布式系统验证领域,有几个关键的技术方向值得关注。首先是在具有实时约束的定时系统中进行部分死锁检测和部分终止检查的非穷举搜索。这种方法能够在不进行全面搜索的情况下,有效地发现系统中可能存在的部分死锁情况以及部分终止问题,提高了验证的效率。

其次是对服务器和代理动作选择具有概率的模型进行概率模型检查。这种检查方法考虑了系统中动作选择的概率因素,使得验证结果更加符合实际系统的运行情况。

另外,还有一些小的改进,例如将向量索引从 0 开始,以及提供命令行界面以便批量运行 Dedan 程序,这些改进提升了系统的易用性和可操作性。

2. 相关概念与符号

在分布式系统验证的研究中,涉及到众多的概念、符号和缩写。以下是一些常见的内容:
| 符号/缩写 | 含义 |
| — | — |
| ^ | 指数 |
| 2^y | 由集合 y 诱导的幂集 |
| ◊ | LTL 运算符:最终 |
| ⎕ | LTL 运算符:总是 |
| ⌊x⌋ | 正 x 的整数部分 |
| A | 代理集合 |
| A - DA3 | 代理 DA3 |
| AF | CTL 运算符 — 总是在一条路径上 |
| AG | CTL 运算符 — 总是在所有路径上 |
| ANDL | 抽象网络描述语言 — Petri 网的文件格式 |
| B(s) | 服务器 s 的进程 |
| BDD | 二进制决策图 |
| BMP | 图形文件格式 |
| BT -

【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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