Abstract-Vi anser att problemet med att generera randomiserade kontrollsekvenser för komplexa nätverksanslutna system vanligtvis aktiveras av mänskliga agenter. Vårt tillvägagångssätt utnyttjar ett koncept som kallas kontrollimprovisation, som bygger på en kombination av datadriven inlärning och controllersyntes från formella specifikationer. Vi lär oss av befintliga data en generativ modell (till exempel en explicit varaktighet dold Markov modell, eller EDHMM) och sedan övervaka denna modell för att garantera att de genererade sekvenser uppfyller några önskvärda specifikationer som anges i Probabilistic Computation Tree Logic (PCTL). Vi presenterar ett genomförande av vår strategi och tillämpar den på problemet med att efterlikna användningen av belysningsapparater i en bostadsenhet, med potentiella tillämpningar för hemsäkerhet och resurshantering. Vi presenterar experimentella resultat som visar att vårt tillvägagångssätt producerar realistiska kontrollsekvenser, liknande registrerade data baserade på mänsklig aktivering, samtidigt som lämpliga formella krav uppfylls.
Dolda Markov-modeller används i REF för att generera slumpmässiga kontrollsekvenser för belysningsapparater.
Control Improvisation with Probabilistic Temporal Specifications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}