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题名一种基于遗传算法的概率假设-保证验证方法与实现
被引量：1
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作者
马艳
曹子宁
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
南京航空航天大学高安全系统的软件开发与验证技术工业和信息化部重点实验室
南京航空航天大学模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室
光电控制技术重点实验室
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2019年第6期54-61,共8页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2014CB744903)
中国航空科学基金(20150652008,20185152035)
+3 种基金
中央高校业务基金(NZ2013306)
国家自然科学基金(61303022,61572253)
江苏省高校自然科学研究重大项目(17KJA520002)
留学人员科技创新择优资助项目
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文摘
概率假设-保证推理(Probabilistic Assume-Guarantee Reasoning)是一种用于缓解随机模型检测中状态空间爆炸的方法,其将整个系统的验证分解为对较小组件的验证,组合较小组件的验证结果以达到对整个系统的验证。针对目前基于学习的概率假设-保证推理过程的缺陷:因学习假设过程中所有中间结果都需要存储而造成很高的空间复杂度,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)学习假设的概率假设-保证推理方法,并将其用于组合验证MDP的正则安全性质。遗传算法本质上是一种随机算法,它的正确性通过满足训练集中的所有约束条件保证。该方法不需要记录中间结果,只需记录问题域和训练集的编码。因此,大大降低了产生假设的空间复杂度。实现了该概率假设-保证推理框架的原型工具,并通过领导人选举协议的实例对比了其有效性。
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关键词
随机模型检测
假设-保证推理
遗传算法
正则安全性
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Keywords
stochastic model checking
assume-guarantee reasoning
genetic algorithm
regular safe property
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分类号
TP3-05
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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