NNSynth：基于神经网络引导的抽象控制器综合框架用于随机系统
系统与控制
2022-04-08 v2 系统与控制
摘要
在本文中，我们介绍了 NNSynth，一种利用机器学习技术指导具有正确性保证的基于抽象的控制器设计的新框架。NNSynth 利用神经网络（NNs）来引导在控制器空间中的搜索。训练好的神经网络被“投影”并用于构造系统的“局部”抽象。然后从这些“局部”抽象中综合出基于抽象的控制器。如果未找到满足规约的控制器，则将找到的最佳控制器“提升”为神经网络以进行额外训练。我们的实验表明，与最先进水平相比，这种神经网络引导的综合在高维系统中实现了超过 甚至 的加速。
引用
@article{arxiv.2111.08853,
title = {NNSynth: Neural Network Guided Abstraction-Based Controller Synthesis for Stochastic Systems},
author = {Xiaowu Sun and Yasser Shoukry},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.08853},
year = {2022}
}