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随着计算机系统规模和复杂度的增长,在软件工程的各个阶段,开发者不得不面对包含大量非协调信息的各种类型的系统规约。由于平凡推理的问题,基于经典逻辑的方法不能用于分析含有非协调信息的系统规约。在简单介绍超协调逻辑的基础上,引进一种超协调时序逻辑,它用于描述计算机系统的时序性质,并且能用于处理含有非协调信息的系统规约。 相似文献
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策略梯度作为一种能有效解决连续空间决策问题的方法被广泛研究.然而,由于在策略估计过程中存在较大的方差,因此基于策略梯度的方法往往受到样本利用率低、收敛速度慢等限制.针对该问题,提出了真实在线增量式自然梯度行动者-评论家算法(TOINAC).TOINAC算法采用优于传统梯度的自然梯度,在真实在线时间差分(TOTD)算法的基础上,提出了一种新型的向前观点,改进了自然梯度行动者-评论家算法.在评论家部分,利用TOTD算法高效性的特点来估计值函数;在行动者部分,引入一种新的向前观点来估计自然梯度,再利用资格迹将自然梯度估计变为在线估计,提高了自然梯度估计的准确性和算法的效率.将TOINAC算法与核方法以及正态策略分布结合,解决连续空间问题.最后,在平衡杆、Mountain Car、以及Acrobot等连续问题上进行了仿真实验,验证算法的有效性. 相似文献
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面向对象系统的时序逻辑描述 总被引:1,自引:0,他引:1
针对面向对象系统,定义了一种基于时序逻辑的形式化规约语言.它不仅支持对面向对象思想中重要概念,如类、对象、继承等的描述,而且支持对面向对象系统的时序属性的描述,如类的状态之间的转换,类中某些属性必须一直满足的约束条件等.能够实现对系统属性的推理也是用这种语言描述的系统的动机之一.通过对一个局域网用户访问控制实例的描述来实现对这种形式化规约语言的直观阐述与理解. 相似文献
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基于模型检验等形式化方法的测试用例自动产生技术成为测试自动化领域一项重要的进展.对于输入和输出为无界抽象数据类型的无限状态系统,利用传统模型检验技术难以有效地产生测试用例集合,提出基于符号执行和公式重写的测试用例产生方法.通过建立程序的符号化执行模型,避免输入和输出变量数值化枚举而导致的无限状态系统的建模和状态爆炸问题;建立基于符号化执行模型的时序公式重写规则,并根据线性时序逻辑(linear temporal logic, LTL)公式的反例模式求取复杂属性及行为约束关系,利用约束求解的方法自动产生测试用例集合.这种方法集成了符号执行技术和时序公式状态重写——一种轻量级模型检验技术,成为基于复杂抽象数据类型系统与属性相关的测试用例自动产生的有效方法. 相似文献
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“计算机程序设计语言”教学刍议 总被引:1,自引:0,他引:1
"计算机程序设计语言"课程是计算机科学与技术学科核心的课程之一,极大地影响着学生对计算机领域的理解和兴趣。本文针对教学过程中存在的问题,提出了层次化教学目标思想。以面向对象语言C++为例,介绍基于层次化教学目标体系的具体思想和内容,并提出与之相适用的课程及实验设计,达到优化教学方法,提高教学质量的目的。 相似文献
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强化学习是一种Agent在与环境交互过程中,通过累计奖赏最大化来寻求最优策略的在线学习方法.由于在不稳定环境中,某一时刻的MDP模型在与Agent交互之后就发生了变化,导致基于稳定MDP模型传统的强化学习方法无法完成不稳定环境下的最优策略求解问题.针对不稳定环境下的策略求解问题,利用MDP分布对不稳定环境进行建模,提出一种基于公式集的策略搜索算法--FSPS.FSPS算法在学习过程中搜集所获得的历史样本信息,并对其进行特征信息的提取,利用这些特征信息来构造不同的用于动作选择的公式,采取策略搜索算法求解最优公式.在此基础之上,给出所求解策略的最优性边界,并从理论上证明了迁移到新MDP分布中策略的最优性主要依赖于MDP分布之间的距离以及所求解策略在原始MDP分布中的性能.最后,将FSPS算法用于经典的Markov Chain问题,实验结果表明,所求解的策略具有较好的性能. 相似文献
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