Генерация программ на основе функциональных блоков для промышленных киберфизических систем с использованием эволюционных алгоритмов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат наук Миронович Владимир Анатольевич

• Миронович Владимир Анатольевич
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Миронович Владимир Анатольевич

Contents

Реферат

Synopsis

Introduction

Chapter 1 Background

1.1 Industrial Control systems

1.1.1 Industry

1.1.2 Industrial Cyber-physical Systems

1.1.3 Function Blocks: IEC 61131-3 and IEC

1.2 Model Checking

1.2.1 Basics

1.2.2 Liveness and Safety

1.2.3 Open-Loop and Closed-Loop Verification

1.3 Evolutionary Computation

1.3.1 Methods

1.3.2 Populations

1.3.3 Crossover

1.3.4 Population Diversity

1.3.5 Adaptation of Parameters

1.3.6 Restarts

1.3.7 Applications in Search-Based Software Engineering

1.3.8 Algorithms Used in This Thesis

1.4 Summary of Chapter

Chapter 2 Connection Generation Problem

2.1 Problem Statement

6

2.1.1 Inter-device Generation of Connections

2.1.2 Intra-device Generation of Connections

2.2 Proposed Approach

2.2.1 Fitness Function

2.2.2 Individual Representation

2.2.3 Evolutionary Algorithms

2.3 Typical Problem Characteristics

2.4 Systems Used for Experimental Evaluations

2.4.1 Joystick Manipulator

2.4.2 Elevator Model

2.4.3 Pick-and-place manipulator

2.5 Summary of Chapter

Chapter 3 Fitness Function Design

3.1 General Considerations

3.1.1 Liveness and Safety

3.1.2 “Simplified” Requirements

3.1.3 Preliminary Experiments

3.2 Fitness Function for the Considered Models

3.2.1 Fitness for the Joystick Model

3.2.2 Fitness for the Elevator Model

3.2.3 Fitness for the Pick-and-Place Manipulator Model

3.3 Summary of Chapter

Chapter 4 Evolutionary Algorithms for Connection Generation

4.1 Individual Representaion

4.1.1 Vector-based Individual Encoding

4.1.2 Vector-based Mutation Operators

4.1.3 Permutation-based Individual Encoding

4.1.4 Permutation-based Mutation Operators

7

4.1.5 Experiments for the Permutation-based Representaion

4.2 Population Diversity

4.2.1 Fitness Landscape Analysis

4.2.2 Diversity Preservation Selection Operator

4.3 Algorithms for the Connection Generation Problem

4.3.1 Algorithms for the Inter-device Connection Genera-

tion Problem

4.3.2 Algorithms for the Intra-device Connection Genera-

tion Problem

4.4 Experiments: Basic Statistics

4.4.1 Joystick Model

4.4.2 Elevator, 9 variables

4.4.3 Elevator, 12 variables

4.4.4 Elevator, 15 variables

4.4.5 Pick-and-Place Manipulator

4.5 Introducing Restarts

4.6 Parameter Adaptation and Hyper-Heuristics

4.7 Summary of Chapter

Conclusion

References

List of Figures

List of Tables

Appendix A Copies of Author’s Publications

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Миронович Владимир Анатольевич

Заключение

Мы представили метод автоматической генерации программ из

функциональных блоков использующий эволюционные алгоритмы и

проверку моделей. В данной работе мы рассмотрели оценили возмож-

ность использовать функцию приспособленности основанную на числе

выполненных запросов верификатора UPPAAL.

Используемая функция приспособленности верно определяет необ-

ходимые связи данных в приложении, и позволяет использовать эво-

люционные алгоритмы (на примере алгоритма (1+1)). В дальнейшем,

данный подход можно расширить на генерацию связей событий, и при-

ложений в целом, а также использовать другие средства верификации

и автоматические переводчики приложений IEC 61499 в модели для

верификаторов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Миронович Владимир Анатольевич, 2020 год

Литература

[1] International Standard IEC 61131-3: Programmable controllers –

Part 3: Programming languages, 2nd ed. // International

Electrotechnical Commission, Geneva, 2003.

[2] International Standard IEC 61499-1: Function Blocks – Part 1:

Architecture, 2nd ed. // International Electrotechnical Commission,

Geneva, 2012.

[3] T. Bäck. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice: Evolution

Strategies, Evolutionary Programming, Genetic Algorithms. // Oxford

University Press, Oxford, UK, 1996.

[4] G. Behrmann, A. David, K. G. Larsen, J. Hakansson, P. Petterson,

W. Yi, and M. Hendriks. Uppaal 4.0. // Third International Conference

on the Quantitative Evaluation of Systems - (QEST’06), pages 125–126,

Sept 2006.

[5] J. E. Hopcroft, R. Motwani, and J. D. Ullman. Introduction to

Automata Theory, Languages, and Computation (3rd Edition). //

Addison Wesley, 3 edition, July 2006.

[6] Ю.А. Скобцов. Основы эволюционных вычислений. // ДонНТУ,

Донецк, 2008.