42、移动系统验证与空中交通控制序列规划的实用方法

移动系统验证与空中交通控制序列规划的实用方法

1. 移动系统验证方法

在移动系统验证领域,提出了一种针对有限控制进程验证的实用方法。该方法首先将给定的有限控制进程(FCP)转换为安全进程,接着把安全进程转换为安全Petri网,然后基于展开技术进行模型检查。

在验证过程中,通过实验对比了不同技术在检查NESS示例时的性能,结果展示在表1中。
| 技术 | 展开时间 | 前缀大小 | 使用SAT求解器检查前缀死锁的时间 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 本文方法 | 远小于HAL和MWB,优于[KKN06]方法,去除关键名称后显著改善 | - | - |
| HAL | - | - | - |
| MWB | 因要求所有名称受限,无法检查 -r 版本案例 | - | - |
| [KKN06]方法 | 仅适用于有限π - 演算,无法检查客户端 - 服务器或GSM基准测试 | - | - |

从这些数据可以看出,本文提出的方法在运行时间上具有明显优势,尤其是在去除关键名称后的 -r 模型中表现更佳。并且在处理客户端 - 服务器或GSM基准测试等场景时,[KKN06]方法存在局限性,而本文方法能够更好地应对。

下面是一个简单的mermaid流程图,展示该验证方法的主要步骤:

graph LR
    A[给定FCP] --> B[转换为安全进程]
    B --> C[转换为安全Petri网]
    C --> D[基于展开进行模型检查]
<
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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