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GR(1)综合的性能启发式算法及相关算法。(英语) Zbl 1435.68195
小结:LTL GR(1)片段的反应合成已在许多工作中得到实现和研究。在这项工作中,我们提出并评估一系列启发法,以潜在地减少GR(1)合成和相关算法的运行时间。该列表包括几个用于受控前驱计算和bdd的启发式算法、不动点和不可实现性的早期检测、定点回收和不可实现核心计算的几个启发式算法。我们已经实现了启发式,并将其集成到我们的合成环境Spectra工具中,这是一组用于编写规范、运行合成和相关分析的工具。我们评估了SYNTECH15上提出的启发法,共有6个自主乐高机器人的78个规格,SYNTECH17,共有5个自主乐高机器人的149个规格,都是由我们教过的两个项目班的计算机科学三年级学生编写的,以及文献中的基准。评估不仅考察了所建议的启发式方法在提高计算时间方面的潜力,而且还考察了现有基准与机器人规范在启发式效果方面的差异。我们的评估结果表明,所有启发式方法的应用都是积极的,对于原始运行时间较慢的规范,这一结果更为重要。它还显示了应用于不同规范集时的有效性差异。此外,在两个著名的基准测试中,将Spectra与现有的两个工具RATSY和Slugs进行比较,结果表明Spectra在大多数规范上都优于这两个工具;规格越大,相对于其他两种工具,光谱变得越快。
理学硕士:
68Q60型 规范和验证(程序逻辑、模型检查等)
68吨20 人工智能环境下的问题解决(启发式、搜索策略等)
68吨40 机器人学的人工智能
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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