Entwicklung und Implementierung von Heuristiken zur optimierten ...

(s,u) endet, einen symbolischen Ablauf β von A, der in dem symbolischen
Kostenzustand (s,C) endet, sodass C(u) = cost(α).
2. Ist der symboliche Kostenzustand (s,C) erreichbar und u ∈ sup(C), dann ist
mincost(s,u) ≤ C(u) für alle u.
Außerdem gilt das folgende Theorem:
mincost(s) = min{min(C)|(s,C) ist erreichbar}
Auch der Zustandsraum der symbolischen Semantik ist unendlich. [4] gibt einen
Ansatz für Uniformly Priced Timed Automata, LPTA für die gilt, dass alle Zustände
dieselbe Rate haben, um dieses Problem mittels repräsentierender Kostenfunktionen
zu lösen.
3.2 Optionen
Um die Heuristiken evaluieren zu können, muss die gesteuerte Suche mit verschiedenen
”
einfachen“ Suchalgorithmen verglichen werden. UPPAAL CORA stellt folgende
Suchalgorithmen als Möglichkeiten zur Verfügung:
• bfs: Breitensuche ( breadth-first-search“).
”
• dfs: Tiefensuche ( depth-first-search“).
”
• rdf: Randomisierte Tiefensuche. UPPAAL CORA hält intern eine Warteliste
der erreichbaren Zustände, die noch zu erforschen sind. Aus dieser Warteliste
wird zufällig ein Zustand ausgewählt. Die Ergebnisse der randomisierten
Tiefensuche sind sehr unterschiedlich. Aus diesem Grund wurden für die Evaluation
der Heuristiken mehrere Testdurchläufe mit dieser Suche getätigt und
ein Mittelwert gebildet.
• shf: smallest heur first“. Es ist möglich, Zuständen einen Wert heur zuzuordnen.
Wird diese Suche verwendet, so wird UPPAAL CORA aus der Warteliste
”
der erreichbaren und noch zu erforschenden Zustände denjenigen mit dem
kleinsten Wert heur als erstes weiter untersuchen.
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