Моделирование и анализ информационных систем
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Модел. и анализ информ. систем:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Моделирование и анализ информационных систем, 2024, том 31, номер 1, страницы 54–77
DOI: https://doi.org/10.18255/1818-1015-2024-1-54-77
(Mi mais815)
 

Theory of computing

О применении исчисления позитивно-образованных формул для исследования управляемых дискретно-событийных систем

А. В. Давыдов, А. А. Ларионов, Н. В. Нагул

Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН
Список литературы:
Аннотация: Статья посвящена разработке подхода к решению основных задач теории супервизорного управления логическими дискретно-событийными системами (ДСС), основанного на представлении их в виде позитивно-образованных формул (ПОФ). Рассматриваются логические ДСС в автоматной форме, понимаемые как генераторы некоторых регулярных языков. Язык ПОФ представляет собой полный язык первого порядка, формулы которого имеют регулярную структуру из чередующихся типовых кванторов и не содержат в синтаксисе оператора отрицания. Ранее было доказано, что любая формула классического исчисления предикатов первого порядка может быть представлена в виде ПОФ. ПОФ имеют наглядное древовидное представление и естественную вопросно-ответную процедуру поиска вывода с помощью единственного правила вывода. Показано, как разработанное в 1990-х годах для решения некоторых задач управления динамическими системами исчисление ПОФ позволяет решать базовые задачи теории супервизорного управления, такие как проверка критериев существования супервизорного управления, автоматическая модификация ограничений на поведение управляемой системы и реализация супервизора. Благодаря некоторым особенностям исчисления ПОФ существует возможность применения немонотонного вывода. Продемонстрировано, как представленный метод на основе ПОФ позволяет выполнять дополнительную обработку событий во время логического вывода. Также представлена программная система Bootfrost, или так называемый прувер, разработанный для опровержения полученных ПОФ, кратко описываются особенности его реализации. В качестве иллюстративного примера рассматривается задача управления автономным мобильным роботом.
Ключевые слова: позитивно-образованная формула, автоматическое доказательство теорем, прувер, дискретно-событийная система, супервизорное управление.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации 121032400051-9
Министерство науки и высшего образования РФ (121032400051-9).
Поступила в редакцию: 02.02.2024
Исправленный вариант: 08.02.2024
Принята в печать: 14.02.2024
Тип публикации: Статья
УДК: 004.832.3
MSC: 68V15, 93C65
Образец цитирования: А. В. Давыдов, А. А. Ларионов, Н. В. Нагул, “О применении исчисления позитивно-образованных формул для исследования управляемых дискретно-событийных систем”, Модел. и анализ информ. систем, 31:1 (2024), 54–77
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{DavLarNag24}
\by А.~В.~Давыдов, А.~А.~Ларионов, Н.~В.~Нагул
\paper О применении исчисления позитивно-образованных формул для исследования управляемых дискретно-событийных систем
\jour Модел. и анализ информ. систем
\yr 2024
\vol 31
\issue 1
\pages 54--77
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mais815}
\crossref{https://doi.org/10.18255/1818-1015-2024-1-54-77}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mais815
  • https://www.mathnet.ru/rus/mais/v31/i1/p54
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Моделирование и анализ информационных систем
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024