强循环规划的观察信息约简

在现实的规划领域中,观察信息的获得需要花费一定的代价,然而对于一个规划解来说,一些观察信息在执行规划解的过程中是不会被用到的,所以如何把这些不必要的观察信息去除从而节省实际过程中的成本是非常有必要的。针对强循环规划的观察信息展开研究,提出了一个对强循环规划观察信息进行约简的算法,该算法能够找出在完全可观察条件下强循环规划的最小观察变量集合,通过使用最小观察变量集合,可以进一步提高执行强循环规划解的效率。     

不确定规划中一种观察信息高效约简算法

在不确定规划中,可通过观察周围的信息来区分多个状态,但周围的观察信息较多,因此如何从大量的观察信息中筛选必须的信息非常重要。以往算法是在直接搜索过程中增加一些剪枝条件来达到优化的目的,存在一定的局限性。在对观察信息约简研究中,为提高搜索效率,设计一种高效的不确定规划中观察信息约筒算法。该算法将规划问题转化为求解O—l矩阵的覆盖问题,使用数据结构十字链表来表示O-1矩阵,通过维护十字链表并采用启发式函数来加速求解一个最小观察变量集。实验结果表明,该算法不仅能够找最小观察变量集,而且运行速度超过同类算法。     

基于抽象解释的服务间消息的数据约减

面向服务软件中服务间消息的变量值可能存在无穷域的情况,从而导致模型检测时产生状态空间爆炸问题。为了使终止性验证在实践上可行,需要约减模型状态空间的大小,使得计算时间和空间需求合理。为此,基于抽象解释的区间抽象理论扩展了经典区间抽象域方法,并在统一的区间抽象域方法上借助异常控制流图对变量进行区间分析,在此基础上逆向分析得到服务间消息的变量区间集。变量区间上任意值相对于终止性验证是等价性,因此从每一个变量区间集中选取一个代表值,可组成服务间消息变量的约减值,从而为异常处理的终止性验证提供了约减的初始配置,有效避免了状态空间爆炸。     

一种非同步时间序列特征提取算法

在对时间序列经过符号化处理获得两类字符串集合的基础上,提出了一种非同步时间序列特征模式提取算法,该算法的核心是利用约简方法快速找到一个能充分区分两类字符串集合的模式,从而可以发现所有包含此模式的时间序列。实验结果表明,该算法在解决诸如从大量的飞行数据中搜索设备故障模式或飞行状态模式等问题时具有良好的应用前景。     

P/T_网中的同步距离

同步距离既可以对两组事件之间同步程度进行定量分析,也可以刻画系统动态行为,然而Petri中同步距离计算一直存在难题。采用加权观察库所的原理讨论了P/T_网中任意两个变迁子集之间同步距离的计算,并通过本原权函数的定义指出了如何给连接变迁和加权观察库所之间的弧配置一个唯一的权值。为了得到处于同一个公平分支变迁子集之间的同步距离值,需构造一个带权同步观察P/T_系统,通过模拟原网系统的可覆盖树得到带权观察库所的最大和最小tokens,从而求得变迁子集之间的同步距离值,并给出相应算法,给出了求解P/T_网中任意两个变迁子集之间同步距离计算算法。     

不确定规划领域中带权值的观察信息约简

现实的规划问题中,观察信息的获取所需的代价是不同的,并且在规划解执行过程中,并非所有的观察信息都是有意义的,因此为了减少执行过程中的开销而对大量的带权值的观察信息进行约简就显得十分重要。首次针对带权值的观察信息约简问题做出研究,定义了带权值的最优观察集的概念,设计了SOWOS算法。该算法找出所有需要区分的状态对,用贪心的思想使搜索按指定顺序选择观察变量,并在搜索的过程中增加剪枝,减少了大量不必要的搜索,最终求得总花费最小的观察集,达到了减少执行成本的目的。实验结果表明,SOWOS算法可以高效地求得带权值的最优观察集,对减少规划执行中的开销贡献明显。     

基于简单路径上的识别字实现DFA的最小化

DFA最小化的关键在于给出状态集合中所有的等价类.根据状态等价的定义,若能求出每一状态在其所有识别路径上的识别字,则通过比较这些状态的识别字,就可获得状态集合中所有的等价类.现有文献中并未采用这一方法,原因是对于某些状态,可能存在一些较为复杂的识别路径,若按这些路径逐一求出对应的识别字,则有一定的难度.文中基于识别路径中的简单路径,给出一种基于简单路径上的识别字实现DFA最小化的算法.该算法可作为现有算法的一个有益补充.     

多agent规划领域中的观察信息约简

观察信息约减是近年来不确定规划中的研究热点,但研究集中于单个agent的环境,在多agent规划环境下的研究不足。面对多agent环境下的规划问题,设计了一种用于不确定规划领域中多agent求解协同规划解的ORMAP算法。该算法首先根据基于模型检测的不定规划中的状态分层思想,将问题领域的所有状态进行分层,以此来减少不同的agent的冲突,再利用以最小代价优先的回溯法搜索协同规划解,同时在解的搜索过程中选择最小的观察信息集,使求出的协同规划解在众多符合条件的协同规划解中所需要的观察信息最少或接近最少,这样就达到了信息约简的目的。最后通过实验证明,在考虑了观察信息约简的限制条件后,这种算法的效率较高。     

一类非完整系统的全局镇定

当非完整系统只能局部转换为链式形式时, 由于存在变换奇异点集合, 针对链式系统所设计的全局反馈控制律只能局部镇定原非完整系统, 而且当期望状态接近奇异点时, 闭环系统的吸引区很小. 本文针对一类可局部转换为链式系统的非完整系统, 首先利用吸引区是状态空间中的一个不变集且与变换奇异点集不相交的条件导出了一个吸引区的不变子集, 然后给出了将系统状态从任意点驱动到吸引区不变子集内的开环控制算法, 最后结合开环控制和闭环控制得到一种混合控制算法. 该混合控制算法可以保证任意不在变换奇异点集合内的期望状态是全局渐近稳定的. 对平面两转动关节空间机器人的仿真结果证实了算法的有效性.     

特征谓词知识树分解策略的研究

搜索空间约减是智能规划研究中的重要内容之一.谓词知识树是一种特殊的树状结构,它表达了规划领域中实现同一谓词的所有动作.在规划求解过程中,这些动作的前提条件通常是不能同时得到满足的.因此,提出了知识树的分解原理以及基于特征前提的知识树分解策略,并给出了相应的分解算法.对任意一个规划领域,利用该分解算法可将知识树分解成若干个较小规模的知识子树,使其对具体规划状态具有更强的针对性.在规划求解过程中使用知识子树可以避免一些不必要的动作搜索,提高规划效率.实验结果表明分解算法是有效的.     

基于PDDL的对地观测卫星任务规划建模研究

传统的数学模型方法是解决复杂卫星任务规划问题的一种途径,但其抽象性给建模人员带来很大难度。PDDL(Planning Domain Definition Language)可以针对卫星任务规划问题建立清晰有效的模型,并能把模型的知识转化成计算机易于接受的形式。用PDDL描述对地观测卫星的任务规划问题,分析了卫星执行任务时涉及的约束、相关活动和所需的资源,建立任务规划模型的域文件(domain file)和问题(problem file)文件,并针对所建模型提出求解模型的算法流程,最后通过一个算例验证模型和算法是有效地。     

对不确定规划中观测约简的进一步研究

从3个方面改进了不确定规划（non—deterministic planning,简称NOP）中的观测约简：一是如何找最小观测集合（minimal observation set,简称MOS）,二是如何在观测代价不均等时找最优观测集合（iptimal observation set,简称OOS）,三是如何找到容错的OOS．通过MOS问题和图论中的最小覆盖集问题（minimal set cover,简称MSC）的类似性,可证MOS是NP难的问题,还可参考MSC算法得出时间复杂性不超过O（2^mm^2）且不低于Ω（2^m-1）的算法,其中m是观测的个数．通过使用整数规划（integer programming,简称IP）技术,可找到OOS以及容错的OOS．可以证明,上述算法能够保证找到解,并且能够保证解的最优性．     

Implementation of supervisory control using extended finite-state machines

This article aims at bridging the gap between traditional designs to discrete-event control problems and supervisory control theory of Ramadge and Wonham. We propose to implement supervisory control by extending the plant's finite state machine with Boolean variables, guard formulas and updating functions. Boolean variables are used to encode the supervisor's states, event observation is captured by a set of Boolean functions that update the value of variables, and control is introduced by guarding events with Boolean formulas. The framework developed in this work is fundamental in our ongoing research on communication between supervisors in a distributed discrete-event system.     

A New Class of Supervisors for Timed Discrete Event Systems Under Partial Observation

Brandin and Wonham have developed a supervisory control framework for timed discrete event systems (TDESs) in order to deal with not only logical specifications but also temporal specifications. Lin and Wonham have extended this framework to the partial observation case, and presented necessary and sufficient conditions for the existence of a nonblocking supervisor under partial observation. In this paper, we define a new class of supervisors for TDESs under partial observation. We then present necessary and sufficient conditions for the existence of a nonblocking supervisor defined in this paper. These existence conditions of our supervisor are weaker than those of Lin and Wonham's supervisor. Note, however, that the price that must be paid to weaken the existence conditions is the higher computational cost. Moreover, given a closed regular language, we study computation of a sublanguage that satisfies the existence conditions of our supervisor. We present an algorithm for computing such a sublanguage larger than the supremal closed, controllable, and normal sublanguage.     

OD矩阵估计中交通观测点的设置问题研究

针对由路段流量估计OD矩阵的交通观测点设置问题，根据最大可能相对误差概念提出了改进的交通观测点设置原则：路径覆盖原则和最少观测点原则，并建立了相应的整数规划模型．该模型结构简单，计算方便，所需初始条件较少，且能够在保证OD矩阵估计的可行性和反推精度的同时节省交通观测费用．实例分析表明，结果合理可靠，有较好的适用性．     

On-line control of partially observed discrete event systems

It is well known that the design of supervisors for partially observed discrete-event systems is an NP-complete problem and hence computationally impractical. Furthermore, optimal supervisors for partially observed systems do not generally exist. Hence, the best supervisors that can be designed directly for operation under partial observation are the ones that generate the supremal normal (and controllable) sublanguage. In the present paper we show that a standard procedure exists by which any supervisor that has been designed for operation under full observation, can be modified to operate under partial observation. When the procedure is used to modify the optimal full-observation supervisor (i.e., the one that generates the supremal controllable language), the resultant modified supervisor is at least as efficient as the best one that can be designed directly (that generates the supremal normal sublanguage). The supervisor modification algorithm can be carried out on-line with linear computational complexity and hence makes the control under partial observation a computationally feasible procedure.     

Earth Observation Satellite Management

The daily management of an earth observation satellite is a challenging combinatorial optimization problem. This problem can be roughly stated as follows: given (1) a set of candidate images for the next day, each one associated with a weight reflecting its importance, (2) a set of imperative constraints expressing physical limitations (no overlapping images, sufficient transition times, bounded instantaneous data flow and recording capacity), select a subset of candidates which meets all the constraints and maximizes the sum of the weights of the selected candidates. It can be easily cast in variants of the CSP, ILP or SAT frameworks. As a benchmark, we propose to the CONSTRAINTS community a set of instances, which have been produced from a simulator of the order book of the future satellite SPOT5. The fact that only some of them have been optimally solved should make them very attractive.     

一种求解最小权值强规划的方法

以规划领域中的不确定状态转移系统作为研究对象,给出最小权值强规划解的概念,提出一种求最小权值强规划解的方法.该方法可以求解与动作代价相关的数值规划问题,在不确定状态转移系统的执行动作上增加权值来表示动作的代价,在此基础上设计求解最小权值强规划解的算法.实验结果表明,该算法能有效求解最小权值强规划解,且比用反向搜索方法求...