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J-GLOBAL ID：201802267561128363   整理番号：18A1806364

離散事象システムの上限非ブロッキング管理者への学習ベース合成アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Learning-Based Synthesis Approach to the Supremal Nonblocking Supervisor of Discrete-Event Systems

著者 (3件)： Zhang Huimin (Key Laboratory of Electronic Equipment and Structure Design (Xidian University), Ministry of Education, and the School of Electro-Mechanical Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Feng Lei (Department of Machine Design, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Li Zhiwu (Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology, Macau, China)
資料名： IEEE Transactions on Automatic Control  (IEEE Transactions on Automatic Control)
巻： 63  号： 10  ページ： 3345-3360  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0223A  ISSN： 0018-9286  CODEN： IETAA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,仕様のオートマトンモデルが利用できない場合に,離散事象システム(DES)の完全な非ブロッキング監視装置を合成するための新しい手法を提案した。L*学習アルゴリズムを拡張して,S*アルゴリズムを開発して,暫定的に正しい監督を推論した。もし暫定的に正しい監視装置が非ブロッキングであるならば,それは実際に,プラントと仕様に関して,実質的な非ブロッキング監視装置である。そうでなければ,ブロッキングオートマトンは新しいプラントと見なされ,仕様は非ブロッキング特性である。次に,DESの監視制御理論を用いて,新しい問題に関して,完全な非ブロッキング監視装置を計算した。2つの単純化規則を,計算コストを減少させるためにS*アルゴリズムに導入した。最後に,S*アルゴリズムを,学習Libフレームワークに基づいて実行して,実験を実行して,提案した方式を確かめた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  制御理論 ,  監視装置 ,  オートマトン ,  アルゴリズム ,  *学習 ,  *管理者 ,  学習アルゴリズム ,  *ブロッキング ,  プラント
準シソーラス用語： 計算コスト ,  *離散事象系 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 離散事象システム ,  上限 ,  ブロッキング ,  学習