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LTL合成(Linear Temporal Logic synthesis)是程序合成(program synthesis)的一类重要子问题, 旨在自动构建一个控制器(controller), 且要求该控制器和环境(environment)的行为交互满足给定的LTL公式.一般来说, 可以将LTL合成定义为二人博弈(two-player game)问题, 博弈的双方是环境和控制器, 该问题的解称为合成策略.近年来, 有研究从理论角度讨论了LTL合成与非确定规划(non-deterministic planning)的相关性.基于此, 本文提出了一种新的利用非确定规划求解LTL合成问题的方法, 并证明了方法的正确性和完备性.具体而言, 首先获得LTL公式对应的Büchi自动机, 结合二人博弈定义, 将LTL合成问题转换为完全可观测的非确定规划模型, 然后交由高效规划器求解.通过实验结果说明, 与其他LTL合成方法相比, 本文提出的基于规划的合成方法在解质量方面具有较大的优势, 能够获得规模较小的合成策略. 相似文献
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针对现有数据驱动的电力系统暂态评估方法依赖大规模数据集且可解释性不足的问题,文中将物理知识嵌入传统数据驱动方法,提出一种基于内嵌物理知识卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法。该方法考虑大规模风电并网的电力系统,将电力系统暂态稳定物理方程内嵌至神经网络损失函数,通过神经网络直接逼近物理过程,使输出结果满足物理规律,提高暂态稳定评估的可靠性与可解释性。通过数据与知识双驱动,所提方法不依赖大规模训练数据集,依然具有较好的鲁棒性与泛化能力。此外,所提方法通过卷积神经网络进行特征提取与降维,解决拓扑数据无法直接作为神经网络输入的难题。在含风机的IEEE 9节点和IEEE 39节点测试系统上的实验结果表明,所提方法在准确率、计算效率、泛化能力等方面相较现有方法有显著提升。 相似文献