蒙特卡洛树搜索引导的混合系统双层伪造
系统与控制
2018-08-14 v5
摘要
由于其复杂性和黑盒组件，很少有现实世界的混合系统能够进行形式化验证。基于优化的伪造——一种采用随机优化的基于搜索的测试方法——作为一种替代的质量保证方法正受到关注。受近期在伪造中提倡覆盖和探索的工作启发，我们引入了一个双层优化框架，该框架使用蒙特卡洛树搜索（MCTS），这是一种具有坚实数学和经验基础的流行机器学习技术。MCTS 用于我们框架的上层；它引导下层的局部爬山优化，从而以有原则的方式平衡探索与利用。
引用
@article{arxiv.1803.06276,
title = {Two-Layered Falsification of Hybrid Systems guided by Monte Carlo Tree Search},
author = {Zhenya Zhang and Gidon Ernst and Sean Sedwards and Paolo Arcaini and Ichiro Hasuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.06276},
year = {2018}
}