基于 UCB 的树搜索方法用于大规模系统联合验证-纠正策略
软件工程
2022-04-05 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
验证规划是一个序贯决策问题，它在系统开发的不同阶段指定一组验证活动（VA）与纠正活动（CA）。虽然 VA 用于识别错误与缺陷，CA 也因纠正所识别的错误与缺陷而在系统验证中发挥重要作用。然而，当前的规划方法仅将 VA 作为决策选项。由于 VA 与 CA 具有不同的活动空间，规划联合验证-纠正策略（JVCS）仍具挑战性，尤其对于大规模系统。本文引入一种基于 UCB 的树搜索方法来搜索近最优 JVCS。首先，将验证规划简化为可重复_bandit 问题，并提出可重复 bandit 的上置信界规则（UCBRB）及其最优后悔界。接着，提出一种树搜索算法以搜索可行 JVCS。还使用基于树的集成学习模型扩展该树搜索算法以处理局部最优问题。所提方法在一个通信系统的示意案例上进行了评估。
引用
@article{arxiv.2204.00925,
title = {A UCB-based Tree Search Approach to Joint Verification-Correction Strategy for Large Scale Systems},
author = {Peng Xu and Xinwei Deng and Alejandro Salado},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.00925},
year = {2022}
}
备注
23 pages, 10 figures