Abstrakt. Vårt mål är att hitta den uppsättning parametrar för vilka en given linjär hybridautomaton inte når en given uppsättning dåliga tillstånd. Problemet är känt för att vara semi-löslig (om algoritmen avslutar resultatet är korrekt) genom att införa parametrarna som tillståndsvariabler och beräkna uppsättningen av nåbara tillstånd. Detta är dock oftast för dyrt och i våra experiment endast möjligt för mycket enkla system med få parametrar. Vi föreslår en anpassning av motexempel-vägledd abstraktion förfining (CEGAR) med vilken man kan få en underskattning av uppsättningen bra parametrar med linjär programmering. Anpassningen är generisk och kan användas utöver alla CEGAR-metoder där motexempelen motsvarar vägar i betongsystemet. För varje motexempel är kostnaden för att underskatta parametrarna polynom i antalet variabler, parametrar och längden på motexempel. Vi identifierar ett syntaktiskt tillstånd för vilket tillvägagångssättet är fullständigt i den meningen att undernärmningen är tom endast om problemet inte har någon lösning. Experimentella resultat ges för två CEGAR metoder, en enkel diskret version och iterativ avslappning abstraktion (IRA), som båda visar en drastisk förbättring i prestanda jämfört med standard räckvidd.
En anpassning av motexempelet styrd abstraction förfining (CEGAR) används i REF för att uppnå en under tillnärmning av uppsättningen goda parametrar med linjär programmering.
A counterexample-guided approach to parameter synthesis for linear hybrid automata
{'venue': 'HSCC. VOLUME 4981 OF LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}