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Originaltitel:
A Learning Twist on Controllers: Synthesis via Partial Exploration and Concise Representations
Übersetzter Titel:
Eine neue, lernbasierte Perspektive auf Regler: Synthese durch partielle Erkundung und knappe Darstellungen
Autor:
Ashok, Pranav
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Křetínský, Jan (Prof. Dr.)
Gutachter:
Křetínský, Jan (Prof. Dr.); Guldstrand Larsen R, Kim (Prof.); Althoff, Matthias (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Quantitative Verification, Model Checking, Controller Synthesis, Markov Decision Process, Controller Representation, Decision Tree
TU-Systematik:
DAT 500d
Kurzfassung:
Quantitative model checking and controller synthesis deal with the task of automatically synthesizing reliable controllers for safety-critical systems. We address the state-space explosion challenge and present two distinct algorithms based on partial exploration for discrete as well as continuous-time Markov decision processes. Further, we present the first results on representing controllers of probabilistic and hybrid systems concisely and explainably using decision trees.
Übersetzte Kurzfassung:
Quantitative Modellüberprüfung und Reglersynthese befassen sich mit der Aufgabe, zuverlässige Regler für sicherheitskritische Systeme automatisch zu synthetisieren. Wir befassen uns mit der Herausforderung der Zustandsraumexplosion und stellen zwei verschiedene Algorithmen vor, die auf der partiellen Erkundung von diskreten bzw. zeitkontinuierlichen Markov-Entscheidungsprozessen basieren. Darüber hinaus präsentieren wir die ersten Ergebnisse zur Darstellung von Reglern probabilistischer und hybr...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1575213
Eingereicht am:
28.09.2020
Mündliche Prüfung:
17.03.2021
Dateigröße:
6153954 bytes
Seiten:
155
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210317-1575213-1-9
Letzte Änderung:
07.06.2021
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