14、运行时属性检查方法对比及动态保证技术探讨

运行时属性检查方法对比及动态保证技术探讨

运行时验证工具对比

背景与工具介绍

在运行时验证领域,多年来开发了许多工具,也有多种用于指定系统运行时可检查属性的形式化方法。但目前缺乏真实规模的事件日志以及相关属性的通用基准套件,这使得比较不同规范形式化方法的表达能力、易用性以及工具性能变得困难。

这里我们对比两种工具:nfer 工具和 Cobra 工具。nfer 工具旨在简化事件日志分析,能更准确地指定感兴趣的属性并高效监控事件流。其开发源于对 NASA/JPL 的火星科学实验室(MSL)任务,特别是好奇号漫游者事件日志的分析。例如,在分析中有一种特定类型的错误事件 TLM TR ERROR,当它出现在已知的安全区间内时应被忽略,出现在区间外则应标记为错误。

Cobra 工具最初是为支持大型代码存档的交互式静态分析而开发的,经过扩展后可用于运行时验证。

事件区间与逻辑形式化

事件区间概念

为了对事件流进行推理,引入了事件区间的概念。Allen 区间代数为表达区间属性提供了逻辑框架,其运算符包括“i1 before i2”“i1 overlaps i2”“i1 during i2”“i1 meets i2”等(i1 和 i2 指特定的事件区间)。一个独立事件,如 TLM TR ERROR 事件,可视为零长度的特殊区间,这有助于推理其在其他区间内或外的出现情况,但使用零长度区间在逻辑上会引入一些特殊情况。

逻辑形式化

在 Allen 逻辑中,对 TLM TR ERROR 属性的形式化定义了一个名为 cmdExec 的感兴趣区间,该区间从 CMD DISP

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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