|
|
Induktivní syntéza konečně stavových kontrolérů pro decentralizované POMDP
Hranička, Vojtěch ; Lengál, Ondřej (oponent) ; Češka, Milan (vedoucí práce)
Markovovy rozhodovací procesy s částečným pozorováním~(POMDP) jsou významným stochastickým modelem pro sekvenční rozhodování s nejistotou. Decentralizované POMDP~(Dec-POMDP) tento model rozšiřují o možnost práce s více agenty. Tato práce se zaměřuje na rozšíření metody induktivní syntézy kontrolérů pro POMDP, tak aby podporovala práci s Dec-POMDP. Hlavním cílem syntézy je nalézt takové kontroléry pro každého z agentů, aby jejich společné chování nejlépe splňovalo požadované specifikace. V této práci se zaměřuji na strategie, které jsou reprezentovány pomocí konečně stavových kontrolérů~(FSC). Experimentální výsledky ukazují, že použití této metody pro návrh kontrolérů dosahuje srovnatelných výsledků se state-of-the-art přístupy. Navíc tento přístup jako první umožňuje práci v nekonečném horizontu bez použití discount faktoru. Díky tomu je tato metoda vhodnější pro řešení problémů, kde je důležité rozhodnutí provedeno až v pozdějším horizontu.
|
|
|
Syntéza pravděpodobnostních programů s optimální cenou
Hranička, Vojtěch ; Síč, Juraj (oponent) ; Češka, Milan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá syntézou pravděpodobnostních modelů s optimální cenou. Pravděpodobnostní syntéza slouží k automatickému návrhu systému, který splňuje požadované specifikace. V této práci se věnuji způsobu syntézy kde máme šablonu pro daný systém, která obsahuje neznámé části a cílem je najít takovou kombinaci nastavení daných částí tak, aby výsledný systém splňoval specifikované požadavky. V poslední době se objevují nové přístupy uvažující o množině řešení jako o rodině Markovových řetězců. Jedním z těchto přístupů je použití nové metody kombinující metody protipříklady řízeného zjemňování abstrakce a induktivní syntézy. Tato metoda svou efektivitou převyšuje ostatní metody pro pravděpodobnostní syntézu. V této práci se konkrétně zaměřuji na rozšíření specifikačního jazyka tohoto nástroje o možnost použití takzvaných rewardů a until vlastností. Díky těmto rozšířením je možné lépe a jednodušeji specifikovat hledané řešení. Experimenty demonstrují, že i po rozšíření daného nástroje o tyto možnosti specifikace jeho rychlost v porovnání se standardní metodou syntézy zůstává až o několik řádů efektivnější.
|
|
|
Syntéza pravděpodobnostních programů s optimální cenou
Hranička, Vojtěch ; Síč, Juraj (oponent) ; Češka, Milan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá syntézou pravděpodobnostních modelů s optimální cenou. Pravděpodobnostní syntéza slouží k automatickému návrhu systému, který splňuje požadované specifikace. V této práci se věnuji způsobu syntézy kde máme šablonu pro daný systém, která obsahuje neznámé části a cílem je najít takovou kombinaci nastavení daných částí tak, aby výsledný systém splňoval specifikované požadavky. V poslední době se objevují nové přístupy uvažující o množině řešení jako o rodině Markovových řetězců. Jedním z těchto přístupů je použití nové metody kombinující metody protipříklady řízeného zjemňování abstrakce a induktivní syntézy. Tato metoda svou efektivitou převyšuje ostatní metody pro pravděpodobnostní syntézu. V této práci se konkrétně zaměřuji na rozšíření specifikačního jazyka tohoto nástroje o možnost použití takzvaných rewardů a until vlastností. Díky těmto rozšířením je možné lépe a jednodušeji specifikovat hledané řešení. Experimenty demonstrují, že i po rozšíření daného nástroje o tyto možnosti specifikace jeho rychlost v porovnání se standardní metodou syntézy zůstává až o několik řádů efektivnější.
|
host ::
RSS.