2020中国-东盟论坛 | 第八讲 借助学习、抽象和强化概率性验证复杂系统
2020-11-02
 

 

主讲人:孙军

  间:113日(星期二)下午3:00

 点:腾讯会议

会议ID384 549 515

会议密码:312312

 

主讲人介绍:

 

孙军,新加坡管理大学的副教授。于2002年和2006年获得新加坡国立大学计算机科学学士学位和博士学位。于2007年,获得了享有盛名的LEE KUAN YEW博士后奖学金。研究方向包括软件工程,形式方法,程序分析和网络安全。

 

 

报告摘要:

 

网络物理系统(CPS)集成了物理系统和工程系统,并具有改变人们与工程系统交互方式的潜力。它们通常用于控制公共基础设施,例如水净化/分配系统或智能电网系统。在这种对安全至关重要的方案中使用CPS时,我们希望显示它们可以可靠且安全地运行。但是,分析CPS充满挑战。现有的系统分析方法,例如基于模型的测试,模型检查和定理证明,都需要系统模型的可用性。由于CPS与物理环境紧密互动,因此该模型不仅必须捕获系统行为,还必须捕获环境的行为。由于物理环境中复杂的连续动态因素,对环境进行建模通常很困难。在本演讲中,我将介绍我们提出的框架,该框架可通过学习,抽象和改进的组合自动验证离散时间复杂系统而无需手动建模。