纪尧姆·戴维；埃里克·费龙；皮埃尔·洛伊·卡洛什；Henrion，Didier迪迪埃 线性模型预测控制验证实验：内点法算法的自动生成和形式化验证。 （英语） Zbl 1415.68143号 Barthe，Gilles（编辑）等人，LPAR-22。第22届编程、人工智能和推理逻辑国际会议，埃塞俄比亚阿瓦萨，2018年11月17日至21日。精选论文。曼彻斯特：EasyChair。EPiC系列。计算。57, 290-306 (2018). 概述：传统的控制网络物理系统通常依赖于基本的线性控制器。这些控制器提供了安全和稳健的行为，但缺乏执行更复杂控制的能力，如积极机动或执行节油控制。另一种称为最优控制的方法能够计算出如此困难的轨迹，但缺乏适应环境动态变化的能力。在这两种情况下，控制都是离线设计的，依赖于或多或少复杂的算法来找到合适的参数。最近的一些方法，如线性模型预测控制（MPC），依赖于在线使用凸优化来计算每个采样时间的最佳控制。在这些设置中，优化算法专门用于特定的控制问题，并嵌入设备中。本文建议重新审视内点法（IPM）算法的代码生成，这是一个有效的凸优化家族，重点是在代码级证明其实现。我们的方法依赖于代码专门化阶段来生成额外的注释，将算法的预期规范形式化。然后使用演绎方法自动证明这些断言的有效性。由于算法很复杂，还产生了额外的引理，使得完整的证明只能由SMT解算器检查。这项工作是首次解决IPM算法的有效形式化证明。这种方法还可以更系统地推广到代码生成框架，为数字密集型软件生成代码沿线的证明证书。有关整个系列，请参见[Zbl 1407.68021号]. 引用于1文件 MSC公司： 60年第68季度 规范和验证（程序逻辑、模型检查等） 90摄氏51度 内部点方法 关键词：凸优化；内点法；模型预测控制；数值软件验证；程序分析；可满足性模理论 软件：CVX公司；ACSL公司；Frama-C公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Davy}等人，EPiC Ser。计算。57290-306（2018年；Zbl 1415.68143） 全文： 内政部 arXiv公司