Методы построения конечных автоматов на основе ...

More documents

Recommendations

Info

16828. Шалыто А. А. Switch-технология. Алгоритмизация ипрограммирование задач логического управления. СПб.: Наука, 1998.http://is.ifmo.ru/books/switch/129. Шалыто А. А. Логическое управление. <strong>Методы</strong> аппаратной и программнойреализации. СПб.: Наука, 2000.http://is.ifmo.ru/books/log_upr/1ПЕЧАТНЫЕ ИЗДАНИЯ НА АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ30. Afzal W., Torkar R., Feldt R. A Systematic Review of Search-Based Testingfor Non-Functional System Properties // Information and SoftwareTechnology. 2009. Vol. 51. № 6, pp. 957 – 976.31. Alba E., Chicano F. ACOhg: Dealing with Huge Graphs / Proceedings ofthe 9th annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation(GECCO ’07). NY. : ACM. 2007, pp. 10 – 17.32. Alba E., Chicano F. Ant Colony Optimization for Model Checking / Proceedingsof the 11th International Conference on Computer Aided SystemsTheory (EUROCAST 2007), pp. 523 – 530.33. Alba E., Chicano F. Finding Safety Errors with ACO / Proceedings of the9th annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation(GECCO ’07). NY. : ACM. 2007, pp. 1066 – 1073.34. Ali S., Briand L., Hemmati H., Panesar-Walawege R. K. A Systematic Reviewof the Application and Empirical Investigation of Search-Based Test-Case Generation // IEEE Transactions of Software Engineering. 2010.Vol. 36, № 6, pp. 742 – 762.35. Angeline P., Pollack J. Evolutionary Module Acquisition / Proceedings ofthe Second Annual Conference on Evolutionary Programming. Cambridge:MIT Press. 1993, pp. 154 – 163.http://www.demo.cs.brandeis.edu/papers/ep93.pdf36. Back T. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice. Oxford UniversityPress, 1996.
16937. Bagnall A.J., Rayward-Smith V.J., Whittley I.M. The Next Release Problem// Information and Software Technology. Dec. 2001, pp. 883 – 890.38. Belz A., Eskikaya B. A Genetic Algorithm for Finite State AutomataInduction with Application to Phonotactics / Proceedings of the ESSLLI-98 Workshop on Automated Acquisition of Syntax and Parsing.Saarbruecken. 1998, pp. 9 – 17.http://www.itri.brighton.ac.uk/~Anja.Belz/Publications/A_GA_for_FSA_induction_with_an_application_to_phonotactics.ps39. Benson K. Evolving Finite State Machines with Embedded GeneticProgramming for Automatic Target Detection / Proceedings of theCongress on Evolutionary Computation. 2000. Vol. 2, pp. 1543 – 1549.http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=87083840. Beyer H. G. The Theory of Evolution Strategies. Natural ComputingSeries. Berlin. NY: Springer-Verlag, 2001.41. Brave S. Evolving Deterministic Finite Automata Using Cellular Encoding/ Proceeding of First Annual Conference on Genetic Programming. 1996,pp. 39 − 44. http://citeseer.ist.psu.edu/131538.html42. Bryant R. E. Graph-based algorithms for boolean function manipulation/ IEEE Transactions on Computers. 1986, Vol. 35, pp. 677 – 691.43. Chambers L. Practical Handbook of Genetic Algorithms. Complex CodingSystems. Volumes I. II, III. CRC Press, 1999.44. Courcoubetis C., Vardi M., Wolper P., Yannakakis M. Memory-EfficientAlgorithms for the Verification of Temporal Properties / Formal Methodsin System Design. 1992, pp. 275 – 288.45. Clark J., Dolado J. J., Harman M., Hierons R., Jones B., Lumkin M.,Mitchell B., Mancoridis S., Rees K., Roper M., Shepperd M.Reformulating Software Engineering as a Search Problem. IEEEProceedings-Software. 2003. Vol. 150. № 3, pp. 161 – 175.
Page 1 and 2:
Санкт-Петербургски
Page 3 and 4:
32.1. МЕТОД ПОСТРОЕНИ
Page 5 and 6:
5ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4 ...
Page 7 and 8:
7состоит в том, что
Page 9 and 10:
9спуска. Так как мет
Page 11 and 12:
11автоматического п
Page 13 and 14:
135. Разработать инс
Page 15 and 16:
15беспилотными лета
Page 17 and 18:
17Публикации. По тем
Page 19 and 20:
19ГЛАВА 1. АВТОМАТНО
Page 21 and 22:
21входных переменны
Page 23 and 24:
23определенных знач
Page 25 and 26:
25воздействие со ст
Page 27 and 28:
27Рис. 4. Внешний вид
Page 29 and 30:
29Начальным состоян
Page 31 and 32:
31Первый из них (мод
Page 33 and 34:
33 F (Future) - «F p» верно,
Page 35 and 36:
351.2. ПОИСКОВАЯ ИНЖЕ
Page 37 and 38:
373. Применение мето
Page 39 and 40:
39Инициализация -ге
Page 41 and 42:
411.2.4. Генетические
Page 43 and 44:
43Инициализация -ге
Page 45 and 46:
451/1 1/11/11/00/10/11/00/10/01/0Р
Page 47 and 48:
47Рис. 13. Поле с ябло
Page 49 and 50:
49операторов скрещи
Page 51 and 52:
51Рис. 16. Область вид
Page 53 and 54:
53 внутренние узлы п
Page 55 and 56:
55описании операции
Page 57 and 58:
57производился обме
Page 59 and 60:
59того чтобы отлича
Page 61 and 62:
61функции переходов
Page 63 and 64:
63В работе [89] также
Page 65 and 66:
65обучающие наборы,
Page 68 and 69:
68обозначена функци
Page 70 and 71:
70темпоральных форм
Page 72 and 73:
72генетическогокон
Page 74 and 75:
74GeneticProgrammingwith FitnessС
Page 76 and 77:
766. Внедрить разраб
Page 78 and 79:
78Опишем структуру
Page 80 and 81:
80Например, для авто
Page 82 and 83:
82необходимо исполь
Page 84 and 85:
84тестов, на переход
Page 86 and 87:
86 Изменение событи
Page 88 and 89:
88`поколения ко всем
Page 90 and 91:
902.2. МЕТОД ВЫПОЛНЕН
Page 92 and 93:
92режимах. Тесты, оп
Page 94 and 95:
94Input: A, A, A, A, T, T, T, TAnsw
Page 96 and 97:
96Input: A, A, T [!x 1 & !x 2 ],T [
Page 98 and 99:
98T [x 1 & !x 2 ], A, A, TAnswer: z
Page 100 and 101:
100Рис. 23. Распределе
Page 102 and 103:
102Рис. 27. Распределе
Page 104 and 105:
104По результатам ст
Page 106 and 107:
106Таблица 9. Минимал
Page 108 and 109:
108приспособленност
Page 110 and 111:
110Отметим также, чт
Page 112 and 113:
112Таблица 12. Тесты д
Page 114 and 115:
114G(wasEvent(e 4 ) wasAction(z 3
Page 116 and 117:
116G( wasAction(z 1 ) =>X[U(!wasAct
Page 118 and 119: 1182.5.1.3. Результаты э
Page 120 and 121: 1204. Проведено экспе
Page 122 and 123: 122содержать тесты д
Page 124 and 125: 124В первом случае н
Page 126 and 127: 1263.2.2. Формат выходн
Page 128 and 129: 128Класс Starter являет
Page 130 and 131: 130выходные воздейс
Page 132 and 133: 132входными парамет
Page 134 and 135: 134Напомним, что каж
Page 136 and 137: 136а) б)в) г)д) е)ж) з)
Page 138 and 139: 2 (1O i138Для упрощения
Page 140 and 141: Здесь140 i - множеств
Page 142 and 143: 142cnt i cnt i... cnt iL1[t]i[t]u2[
Page 144 and 145: 144ni1~Aii, j,gмаксимальн
Page 146 and 147: 1460 -> 0 e 8 [not x 8 ] 0 0 0.0000
Page 148 and 149: 148Отсутствие перех
Page 150 and 151: 150ж) з)и) к)л)Рис. 37. К
Page 152 and 153: 152Для решаемой зада
Page 154 and 155: 154 algorithms/simple.jar - ген
Page 156 and 157: 156Для подключения м
Page 158 and 159: 158BRAINPlugin-Description-HTML des
Page 160 and 161: 1604.2.2.2. Правила напи
Page 162 and 163: 162Целью лабораторн
Page 164 and 165: 164учебный процесс.
Page 166 and 167: 16610. Кормен Т., Лейзе
Page 170 and 171: 17046. Das R., Mitchell M., Crutchf
Page 172 and 173: 17267. Harman M. Automated Test Dat
Page 174 and 175: 17486. Larranaga P., Lozano J. A. E
Page 176 and 177: 176106. O’Keeffe M., O’Cinneide
Page 178 and 179: 178РЕСУРСЫ СЕТИ ИНТЕ
Page 180 and 181: 180134. Данилов В. Р. Те
Page 182 and 183: 182152. Царев Ф. Н., Але
Page 184 and 185: 184162. Tsarev F., Alexandrov A., S
Page 186 and 187: 186ПРИЛОЖЕНИЕ 1. СВИД
Page 188 and 189: 188
Page 190 and 191: 190состояния, в кото
Page 192 and 193: 192T / 00A / 20A / 2H / 11H / 11T /
Page 194 and 195: 194«родительских» о
Page 196: 196Из графика видно,
show all

Методы построения конечных автоматов на основе ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?