模糊计算树逻辑的符号模型检测

对含有模糊不确定性信息的系统进行模型检测时,状态空间爆炸问题成为了亟待解决的主要问题。将形式化的系统模型用拟布尔公式表示,用多终端二叉决策图来对拟布尔公式进行存储。对模糊计算树逻辑的不动点语义给出了解释和证明,然后给出模糊计算树逻辑的符号化模型检测算法,最后通过一个实例验证算法的正确性。该算法可有效缓解对模糊模型检测验证时的状态空间爆炸问题,并扩展了模型检测的应用范围。

基于模糊决策过程的模糊计算树逻辑模型检测

针对由数据表述产生的不确定性模糊系统的模型检测问题,给出模糊计算树逻辑模型检测算法。首先,引入模糊决策过程作为此类系统的模型,其最大特点是在迁移过程中对动作的不确定性选择和状态表述的模糊性。然后,在模糊决策过程基础上,给出模糊计算树逻辑的语法和语义。最后,给出模糊计算树逻辑模型检测算法,该算法是将模糊计算树逻辑模型检测问题转换为模糊矩阵的合成运算,其优势是时间复杂度低、计算过程较为简洁。

直觉模糊测度的计算树逻辑

建立了直觉模糊Kripke结构(intuitionistic fuzzy Kripke structure,IFKS)模型,提出了基于直觉模糊Kripke结构的直觉模糊测度空间理论,阐述了IFKS的一系列性质。证明了任一路径转移的直觉模糊可达度(intuitionistic fuzzy probability,IFP)为初始状态的直觉模糊测度与各转移的IFP所取下确界,任一状态出发的所有路径上路径转移的IFP为所有路径可达度的上确界。给出了路径转移矩阵P及其传递闭包P^+的概念,给出了通过计算路径转移矩阵传递闭包,计算路径可达度的算法,并分析了算法的复杂度。提出了直觉模糊计算树逻辑(intuitionistic fuzzy computation tree logic,IFPCTL)理论,讨论了一组IFPCTL、可能测度计算树逻辑(possibilistic computation tree logic,PoCTL)和经典计算树逻辑(computation tree logic,CTL)公式的等价性。最后给出了一组等价的IFPCTL和PoCTL公式以及一组不等价的IFPCTL和CTL公式。

直觉模糊模型检测在工程决策上的应用

将直觉模糊Kripke结构扩展到加权直觉模糊Kripke结构,将直觉模糊计算树逻辑诱导到加权直觉模糊计算树逻辑;研究在此之上的直觉模糊期望测度和多属性工程决策问题。用加权直觉模糊Kripke结构的权值自然地刻画了工程问题中的成本和收益,直觉模糊测度量化工程进展的不确定性,用加权直觉模糊计算树逻辑描述不确定性工程属性约束。给出了基于直觉模糊模型检测的多属性工程寻优算法,并讨论了算法的复杂度。