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详细简洁

排序：

采用概率模型检测技术对无线传感网络聚簇协议的分析

采用概率模型检测技术对无线传感网络聚簇协议的分析

引用

作者：李倩山东大学

学位级别：硕士

近年来,无线传感器网络已经被应用在许多领域并成为一种重要的计算平台。无线传感器网络是由成百上千的传感器节点和-些基站组成。传感器节点可以被分成几个不相交的簇集合。分簇的方法旨在支持无线网络的可扩展性和提高网络的寿命。每... 详细信息

近年来,无线传感器网络已经被应用在许多领域并成为一种重要的计算平台。无线传感器网络是由成百上千的传感器节点和-些基站组成。传感器节点可以被分成几个不相交的簇集合。分簇的方法旨在支持无线网络的可扩展性和提高网络的寿命。每个簇集由一个内部簇首节点管理。簇首节点通常是以传感器节点本地信息作为参考,从一个簇中的节点中选取。簇头节点可以协调簇集合中各节点并且代表簇集合与基站通讯。目前无线传感器网络领域有许多聚簇协议。本文基于对聚簇协议的研究现状,选取目前四种最先进的聚簇协议,即LEACH、GEN-LEACH、HEED和PANEL。我们根据聚簇协议的特点,制定了一个分析框架包括网络配置和能源消耗模型。基于该分析框架,我们采用概率模型检测技术对四个聚簇协议的功能和性能进行分析和比较,并得到了科学全面的量化结果。经试验论证,除了通过模型检测得到的结果证实了之前Simulation的结果,实验还得到了一些新的实验结果。初始的能量配置会影响HEED口PANEL的能量消耗,而拓扑结构(?)LEACH、GEN-LEACH和PANEL的簇头个数的影响却不是那么明显。此外,我们还分析出了影响]HEED协议性能的主要因素。未来的工作可以朝两个方向继续：一方面,我们可以通过加入其他的技术(如模型抽象技术)来处理复杂的聚簇协议状态空间过大的问题;另一方面,可以将我们的研究应用到更多的聚簇协议,并对实验结果进行系统分类。

关键词：无线传感网络聚簇协议概率模型检测仿真

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基于概率模型检测的动态系统领导者选举协议分析与验证

基于概率模型检测的动态系统领导者选举协议分析与验证

引用

作者：顾佳仪南京航空航天大学

学位级别：硕士

领导者选举协议是分布式计算中的重要协议。它能够保证分布式系统选举出唯一的领导者,使之协同系统中其余进程的工作,以此提高整个系统的工作效率。随着动态系统逐渐成为分布式计算的研究热点,在该系统中的领导者选举协议的设计和验证... 详细信息

领导者选举协议是分布式计算中的重要协议。它能够保证分布式系统选举出唯一的领导者,使之协同系统中其余进程的工作,以此提高整个系统的工作效率。随着动态系统逐渐成为分布式计算的研究热点,在该系统中的领导者选举协议的设计和验证获得较多的关注。对于该协议的验证,必须立足于动态系统。由于动态系统中包含了很多不确定的因素,这给传统的基于模型检测的协议验证方法带来了很大的挑战。本文采用概率模型检测技术,对这种广泛存在的不确定性进行建模,围绕着动态系统中的领导者选举协议进行了较为系统的分析,并应用主流开源概率模型检测工具PRISM对最近提出的层次式领导者选举协议进行建模与验证。(1)在模型分析的过程中,针对模型检测领域常见的“状态爆炸”问题,本文通过简化协议的内部操作,删除多余步骤,来减少模型的状态数。对其中不确定的行为,通过为其设定概率系数,取代原先复杂的条件判定操作,从而缓解了模型状态爆炸问题的产生。(2)在模型构建的过程中,引入了“假设-保证”的组合式验证思想,将层次式协议进行分别处理,建立了一个具有双层结构的领导者选举协议模型,并通过实验,给出了具体验证结果,显示了该模型的有效性。(3)在整个实验的过程中,针对模型中含有大量相似的内容造成代码重复书写的问题,本文提出了一种自动生成PRISM代码的方法,在很大程度上提高了代码的编写效率。并且借助于C语言,完成了简易的PRISM代码自动生成的脚本程序。本文的研究意义在于对近期提出的层次式领导者选举协议进行了分层建模与验证,验证模型的规模和效率比传统的整体式验证都有了很大的提升,为动态系统中领导者的确定,提供了一种比较合理的方法,增强了动态系统的工作效率。

关键词：形式化验证概率模型检测领导者选举协议动态系统

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基于概率模型检测的数控机床主轴系统多状态可靠性分析

基于概率模型检测的数控机床主轴系统多状态可靠性分析

引用

作者：沈延军江西理工大学

学位级别：硕士

数控机床作为工业制造的主要部分,其可靠性研究受到了更多用户的重视。由于数控机床机械传动结构及功能部件的可靠性设计和试验工艺不规范,造成国产机床数控系统故障频发,以致其在市场竞争中处于劣势地位。本文结合危害度分析、概率模... 详细信息

数控机床作为工业制造的主要部分,其可靠性研究受到了更多用户的重视。由于数控机床机械传动结构及功能部件的可靠性设计和试验工艺不规范,造成国产机床数控系统故障频发,以致其在市场竞争中处于劣势地位。本文结合危害度分析、概率模型检测、马尔科夫模型、多状态系统、非参数核密度估计模型等方法对数控机床主轴系统进行可靠性分析,从整体层层递进逐步定位薄弱部分,为数控机床的研究、分析奠定可靠性理论基础。论文主要工作如下:(1)研究数控机床的危害度方法。针对数控机床整体进行故障分析,通过对各子系统故障频次统计,并对故障类别,发生频率级别,易检查程度进行划分评价,对系统进行经验性的危害性定量分析,将数控机床的薄弱子系统约束为机械部分的主轴系统。(2)研究概率模型检测与Makov过程结合的故障树分析法。概率模型检测可以验证和分析系统中所存在的随机行为,使故障树分析更精确和高效。同时有效地避免传统故障树分析中所面临的状态爆炸问题。对比传统Monte-Carlo仿真迭代的故障树分析方法所得到的故障树各底事件对系统的危害度。该方法可更精确的寻找到主轴系统的薄弱环节,为下一步可靠性分析提供理论基础。(3)基于多状态理论对轴承进行可靠度分析。针对主轴系统薄弱环节轴承,进行多状态系统的可靠性分析,运用通用生成函数法求得轴承各部分通用函数与系统的通用函数并经势函数处理得到轴承可靠度。然后对轴承进行多失效状态之间的耦合情况分析,得到多状态理论下多状态下的轴承可靠性变化趋势。(4)提出基于非参数核密度估计的可靠性分析方法。收集轴承故障时间对其进行正态化处理得到符合Silverman经验法则的数据进行非参数核密度估计,得到核密度预测模型。结合上文对于轴承部件的多状态分析和基于5M1E分析法提出的关联参数,对预测模型进行修正。

关键词：数控机床概率模型检测马尔科夫链多状态系统非参数核密度估计

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基于概率模型检测的高可信系统性能分析与研究

基于概率模型检测的高可信系统性能分析与研究

引用

作者：陈霆江西理工大学

学位级别：硕士

随着科学技术的不断发展,人们的生活已经慢慢步入智能信息控制化时代,背后所依赖的是各种大型高可信系统。这类系统不断地向纵深发展,系统的控制逻辑与功能实现日趋复杂,为了进一步提高系统的性能并降低维护成本,人们对系统的可靠性和... 详细信息

随着科学技术的不断发展,人们的生活已经慢慢步入智能信息控制化时代,背后所依赖的是各种大型高可信系统。这类系统不断地向纵深发展,系统的控制逻辑与功能实现日趋复杂,为了进一步提高系统的性能并降低维护成本,人们对系统的可靠性和安全性提出了更高的要求。因此,优化系统的体系架构与开发新的可信计算体系软件便迫在眉睫,在对系统的安全性及可靠性的性能评估便显得十分必要。而概率模型检测技术作为传统模型检测的基础上演化的一个分支,不仅能够完成自动化的验证,而且还能产生定量的结果,对系统的验证提供更为详尽的依据,对提升系统性能提供一个更加明确的方向。本文主要对高可信系统的两个实际应用场景进行研究,结合概率模型检测技术对系统进行建模验证分析。本文主要所做贡献包含如下几个方面:(1)对于传统嵌入式控制系统的构建故障模型的形式化程度不高的特点,本文结合概率模型检测技术对该系统发生故障的场景进行抽象化建模,将整个过程扩展成符合嵌入式控制系统实际场景的连续时间马尔科夫链的概率模型(Embedded Systems Continuous-Time Markov Chain,EMCTMC),对运行过程的三个阶段提出基于概率模型检测算法DCES子算法、PDES子算法以及SIES子算法描述系统运行逻辑。利用PRISM语言将系统模型和属性进行形式化描述,通过构建验证后,对系统的故障边界条件属性,不同类型的故障情况,同时还对系统的重启以及能耗进行了进一步的研究,对提升系统的稳定性以及可靠性提供了有效思路。(2)高可用性集群关键在于能提供不间断的服务,本文结合概率模型检测技术对集群的容错备援运行过程进行了建模分析。通过抽象该过程,扩展了符合集群容错备援恢复过程的连续时间马尔科夫链(Expanded Continuous-Time Markov Chain,ECTMC),提出了基于概率模型检测算法FCR子算法和REP子算法。在原模型的基础上增加了一种Producer+Queue+Comsumer队列模型策略,解决了集群系统故障与维修单元效率不匹配的问题,并对维修单元修理组件的优先级进行了定义,提升了系统的可靠性。利用概率模型检测工具PRISM对模型进行描述,使用连续随机逻辑(CSL)描述了系统服务质量(Qos)的稳定性、系统边界、故障恢复和可靠性。通过验证发现,通过增加队列模型和增加组件的优先级之后,系统的可靠性及靠灾难能力有大幅度提升,对系统改进提供了有效的解决方案。本文的研究成果在对高可信系统的可靠性验证,优化系统体系结构提供了较好的的理论指导和解决思路,扩充了概率模型检测的应用理论,为高可信系统结合概率模型检测技术的实践应用打下较好的基础。

关键词：高可信系统概率模型检测连续时间马尔科夫链可靠性分析连续随机逻辑

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基于概率模型检测的Web服务组合验证方法研究

基于概率模型检测的Web服务组合验证方法研究

引用

作者：周女琪南京航空航天大学

学位级别：硕士

在服务质量(QoS)感知的Web服务组合研究中,衡量服务质量的标准通常是用户的非功能属性。然而,传统的Web服务组合方法难以恰当地处理用户非功能属性的不确定性与多目标性,也并没有考虑环境的动态变化对Web服务组合过程的影响以及不同抽... 详细信息

在服务质量(QoS)感知的Web服务组合研究中,衡量服务质量的标准通常是用户的非功能属性。然而,传统的Web服务组合方法难以恰当地处理用户非功能属性的不确定性与多目标性,也并没有考虑环境的动态变化对Web服务组合过程的影响以及不同抽象服务之间的依赖性。针对以上问题,本文提出了一系列基于概率模型检测的Web服务组合验证方法。首先,针对用户的非功能性属性的不确定性与多目标性,提出一种基于概率模型检测的Web服务组合多目标验证方法,将用户非功能性属性建模成为多目标时序逻辑公式,将Web服务组合过程建模为定量多目标马尔可夫决策过程,使用概率模型检测工具验证。其次,环境的动态变化会影响具体服务的QoS值,因此,选择具体服务时应考虑环境对其QoS值的影响。针对此问题,在以上多目标验证方法的基础上,提出一种开放环境下的Web服务组合多目标验证方法。将环境的动态变化过程建模为马尔可夫决策过程,使之与Web服务组合的定量多目标马尔可夫决策过程交互,使用概率模型检测工具验证。再次,针对环境动态变化过程的随机性和Web服务组合过程中不同的抽象服务之间的依赖问题,提出一种基于参数化模型的Web服务组合验证方法。该方法将环境模型中不同状态之间的转换概率参数化以处理环境变化过程的随机性。同时,引入限制要求约束Web服务组合过程,以处理抽象服务间的依赖问题,同时有效地缓解了验证过程中的状态爆炸问题。基于以上方法,本文对“在线购物服务”,“交通服务选择”两个场景进行案例研究,证明上述方法的正确性和可扩展性,并给出定量分析结果。

关键词： Web服务组合多目标参数化模型概率模型检测

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基于概率模型检测的SysML活动图验证方法研究

基于概率模型检测的SysML活动图验证方法研究

引用

作者：惠文涛解放军信息工程大学

学位级别：硕士

近些年来,随着系统设计复杂性的提高,各种系统错误在实际应用中层出不穷,其造成严重后果的事件也逐年增多。系统建模是如今众多系统设计所必不可少的一个环节,同时作为整个系统设计流程的开始,提高其模型的正确性对减少后期生成系统的... 详细信息

近些年来,随着系统设计复杂性的提高,各种系统错误在实际应用中层出不穷,其造成严重后果的事件也逐年增多。系统建模是如今众多系统设计所必不可少的一个环节,同时作为整个系统设计流程的开始,提高其模型的正确性对减少后期生成系统的各类错误至关重要。针对系统设计过程中生成的多种模型进行正确性分析与验证,可以尽早发现设计漏洞,改正设计错误,减少系统问题的出现。所谓模型设计的正确性就是指所设计出的模型是否能正确表达未来真实系统的某种功能或者某些特性,如果能客观的反应出真实系统的一些指标特性,那么这样的模型就是正确的。被设计出的模型的正确与否,与后期生成真实系统的可用性和可靠性密切相关。系统建模语言(Systems Modeling Language,SysML)作为软件工程和系统工程领域的标准建模语言,近些年被设计人员开始大量使用。SysML针对系统工程领域中系统设计与建模的特点,提供了可视化、图形化的系统建模支持,其中Sys ML活动图的应用尤为广泛。但由于其为了保持建模的易于理解和高效简单,在进行语义说明时SysML采用了和UML相似的半形式化描述方法,使用自然语言对相应语义进行描述,这就造成了其自身缺乏进行分析和验证的缺陷。概率模型检测作为一种具有高效、可靠和自动化等优点的形式化验证技术,在模型验证方面具有独特的优势。因此如何依托概率模型检测来验证SysML活动图设计的正确性就成为人们研究的方向。本文针对对该问题进行研究,主要完成工作及创新点如下:1、对SysML活动图的语义描述进行研究,针对SysML活动图缺乏精确语义描述的不足,提出了基于新活动演算来表示SysML活动图形式化语义的方法。首先针对SysML活动图新增加的概率元素,相应的改进活动演算,增加概率因子,在新活动演算中对SysML活动图所有图符一一给出对应的术语,定义语法和操作语义,实现对SysML活动图的形式化描述。2、研究在PRISM模型检测软件中实现SysML活动图形式化验证的方法。以模型检测器PRISM为验证工具,本文研究了一种PRISM模型的语法和语义,将新活动演算所表示的SysML活动图单个图符进行映射,给出详细的映射规则,为SysML活动图到PRISM输入语言的转换奠定基础。3、实现了一种Sys ML活动图到PRISM输入语言的转化算法。在前面定义的单个图符映射规则的基础上,通过该转化算法的应用,可以实现在PRISM检测器中的代码运行,并给出使用PCTL概率时序逻辑进行性质表达的规则,把模型相应代码和所要满足的性质作为PRISM概率模型检测软件的两个输入,实现了对SysML活动图模型设计正确与否的验证。4、在理论研究基础上,对交互式电子技术手册系统中SysML活动图模型进行验证,按照本文提出的验证方法,完成了活动图的转化和PCTL性质的描述,最终通过PRISM检测器的运行结果证明了本文方法的可行性和有效性,对SysML活动图模型验证研究提供了一种新的方法。

关键词：概率模型检测 SysML活动图自动化验证 PCTL PRISM检测器

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Ad Hoc网络三个关键问题的概率模型检测分析

Ad Hoc网络三个关键问题的概率模型检测分析

引用

作者：文英桂林电子科技大学

学位级别：硕士

在节点不断移动、拓扑动态变化、带宽受到限制的Ad Hoc网络中,移动节点虽然灵巧便携,但其能量及性能有限,采用多跳通信和分布式控制使路由协议、节能等关键问题变得更为复杂,对这种网络的研究和应用提出了挑战。不同于仿真和测试技术,... 详细信息

在节点不断移动、拓扑动态变化、带宽受到限制的Ad Hoc网络中,移动节点虽然灵巧便携,但其能量及性能有限,采用多跳通信和分布式控制使路由协议、节能等关键问题变得更为复杂,对这种网络的研究和应用提出了挑战。不同于仿真和测试技术,本文应用概率模型检测技术,研究了Ad Hoc网络中移动模型、节能问题以及广播算法这三个关键问题,对模型及算法进行了分析和改进,所取得的主要成果有: (1)应用概率模型检测技术对城市区域移动模型进行了建模与分析,并针对城市街道中无线移动设备的通信情况,基于Manhattan和街道单元移动模型,提出了城市街道移动模型,使用PRISM工具分析了节点位置及移动情况对网络中节点相邻概率和节点通信的影响; (2)针对移动节点的主要计算消耗组件和通信消耗组件,提出了数据链路层中移动节点的DPM模型,引入随机优化控制策略,并与DPM中另外两种常用的time out预测策略进行了比较,结果表明这一优化策略对网络的拥塞、延时及可靠性影响较小,并且其总体节能效果优于上述两种预测策略; (3)基于DP算法提出了BN-DP算法,考虑了节点分布、计数器值以及收发节点间距离等参数对广播算法的影响,赋予处于接收边缘的节点更高的转发概率,随后分析了上述参数对BN-DP算法性能的影响,结果表明:在相同可达率的情况下,与FP、DP算法相比,该算法减少了转发分组的数量,提高了广播效率。

关键词： Ad Hoc网络概率模型检测移动模型能量广播算法

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基于概率模型检测的生存性分析与验证方法研究

基于概率模型检测的生存性分析与验证方法研究

引用

作者：张兵郑州大学

学位级别：硕士

模型检测作为一种重要的形式化验证技术,具有可靠、高效的优点,能够实现自动验证,获得了越来越多的关注,并在硬件电路、通信协议、控制系统、安全认证协议等方面的分析与验证中取得了巨大的成功。BDDs、符号化模型检测等优化技术的出现... 详细信息

模型检测作为一种重要的形式化验证技术,具有可靠、高效的优点,能够实现自动验证,获得了越来越多的关注,并在硬件电路、通信协议、控制系统、安全认证协议等方面的分析与验证中取得了巨大的成功。BDDs、符号化模型检测等优化技术的出现,很大程度上缓解了状态爆炸问题,使模型检测工业化应用成为可能。生存性作为软硬件系统抵御灾难、自我修复能力的描述,成为网络研究的一个热点。生存性的准确定义尚不明确,其定义及分析方法的研究是生存性研究的主要方向。论文将模型检测技术应用于生存性分析,深入研究了形式化分析生存性的方法。完成的主要工作如下： 1、阐述了模型检测的框架和概率模型检测的内容,详细介绍了基于DTMC、 CTMC、 PTA模型的三类不同的概率模型检测方法,深入分析了这些概率模型检测的特点、表述的能力和实现的难易程度。 2、在生存性及概率模型检测的基础上,提出了验证生存性的模型检测方法。首先给出适用于模型检测的生存性定义,以及采用模型检测验证生存性的方法；然后采用PRISM,对电话接入网建模并验证其生存性。通过与数值计算的结果对比分析,证明了形式化方法分析生存性的正确性。 3、针对考虑时延、能耗约束的随机系统验证问题,提出了带有补偿约束的概率模型检测方法。首先构造带补偿约束的DTMC模型,并转化成等价的权重图。以满足约束且概率最大为原则,将反例生成转换成权重图上多约束最短路径问题；其次扩展LTL-x逻辑,使其包含状态公式与路径补偿公式,修改后的概率模型检测具备了描述与验证补偿约束的能力。带补偿的概率模型转换成权重图的方法,保持模型满足约束状态及相应路径的不变,权重图上多约束最短路径问题可解性保证了带补偿约束模型检测的可行性。最后对本文的工作进行了总结,指出论文存在的不足,并对进一步的工作进行展望。

关键词：概率模型检测生存性分析补偿约束 PRISM检测器 DTMC模型

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基于概率模型检测的动态故障树定量分析方法研究

基于概率模型检测的动态故障树定量分析方法研究

引用

作者：司佳南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的迅速发展,嵌入式系统,尤其是嵌入式动态系统在航空、航天、医疗等安全关键领域得到了广泛的运用。如何保障嵌入式动态系统的安全性和可靠性成为当下计算机领域学术界和工业界关注的重要课题之一。动态故障树分析是一种... 详细信息

随着计算机技术的迅速发展,嵌入式系统,尤其是嵌入式动态系统在航空、航天、医疗等安全关键领域得到了广泛的运用。如何保障嵌入式动态系统的安全性和可靠性成为当下计算机领域学术界和工业界关注的重要课题之一。动态故障树分析是一种有效的安全性分析方法,目前被广泛应用在动态系统的可靠性分析中。动态故障树通过引入动态逻辑门来弥补了传统静态故障树无法描述动态系统中时序逻辑关系的缺点。然而,动态故障树缺少精确的语义,这就导致了动态故障树的传统构建过程不可靠,建模过程中潜在的问题难以发现,从而可能导致后续的分析错误。另一方面,由于动态故障树具有复杂的动态特性,现有针对动态故障树的定量分析方法要求分析人员具有较高的专业知识能力,并且需要消耗较大的人力劳动,同时也降低了结果的精度,因此迫切需要一种具备实用工具支撑的动态故障树定量分析方法。针对以上问题,本文首先提出一种基于构件的动态故障树构建方法,并通过一种形式化语言(DFT-AC)对动态故障树进行规约和约简;其次给出一种基于概率模型检测的动态故障树定量分析方法,不仅保证了动态故障树构建过程的可靠性,同时也确保了动态故障树定量分析的精度,减少了大量的人力,并使其具备了实用工具的支撑。论文的主要研究内容如下:(1)通过系统分析,扩充了一种基于构件的系统建模方法,使其能够支持动态系统的建模,并在系统模型的基础上给出了一种动态故障树自动生成方法。(2)对AC进行了扩展,给出了一种针对动态故障树形式化规约的语言——DFT-AC,对动态故障树进行规约和约简,去除与定量分析无关的内容,保留了故障树的逻辑结构和概率属性,为后续进行定量分析建立了概率模型。(3)提出一种将动态故障树转换为PRISM代码的转换方法,能够将形式化描述的动态故障树转为支持概率模型检测的PRISM代码;并给出动态故障树定量分析属性和利用PRISM工具对动态故障树进行定量分析的过程。最后,运用本文提出的方法设计实现了动态故障树转PRISM代码的转换工具DFT2PRISM,并通过对生命保障消防系统进行案例分析,进一步说明了本方法的有效性和可行性,为嵌入式动态系统安全性分析工作提供了一种新思路。

关键词：动态故障树分析 PRISM 定量分析概率模型检测马尔科夫链

来源：评论

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基于概率模型检测的基因调控网络优化控制问题研究

基于概率模型检测的基因调控网络优化控制问题研究

引用

作者：郭宗豪南京航空航天大学

学位级别：硕士

基因调控网络是一类基本且重要的生物网络,通过对其控制可以实现生物系统功能的调节。在系统生物学中,通过外部的干预控制构造关于基因调控网络的控制理论成为一个非常热门的主题。该控制理论有助于发展未来的基因治疗技术以及解决一些... 详细信息

基因调控网络是一类基本且重要的生物网络,通过对其控制可以实现生物系统功能的调节。在系统生物学中,通过外部的干预控制构造关于基因调控网络的控制理论成为一个非常热门的主题。该控制理论有助于发展未来的基因治疗技术以及解决一些生命科学问题。目前,布尔网络和概率布尔网络作为重要的网络模型已经被广泛地用于基因调控网络优化控制问题的研究中。基因调控网络的优化控制问题是指寻找有效的控制策略使得网络按照期望的方式演变,同时最小化控制成本。由于采取不同的控制时长,优化控制问题可以分为有限范围优化控制问题和无限范围优化控制问题。根据两类优化控制问题的定义,本文提出了以概率模型检测技术为基础的解决方法。针对有限范围的优化控制问题,本文提出了一种以概率模型检测为基础求解最优期望总成本以及相应优化控制策略的方法。首先,该方法使用概率模型检测器PRISM提供的建模语言描述在具有控制输入情况下带有干扰且上下文相关的概率布尔网络。然后,归约优化控制中定义的最优期望总成本为马尔科决策过程上的最小可达性回报。最后,在PRISM中,reward结构用于描述优化控制中的定量信息,最小可达性回报属性使用概率计算树逻辑公式表达并且通过模型检测算法实现自动求解。获取到的有限范围优化控制策略能够有效地改变网络的短期运行行为。提出的方法被应用到细胞凋亡网络和WNT5A网络中。实验结果证明了方法的正确性和有效性。进一步,本文还考虑了使用该方法求解带有硬性约束条件的有限范围优化控制问题,并在实验中证明了方法的灵活性。针对无限范围的优化控制问题,本文提出了一种以遗传算法和概率模型检测器PRISM相结合的方式求解最优期望总成本以及相应优化控制策略的方法。无限范围控制策略是一种固定控制策略,即不依赖控制时间,确定在每个网络状态上的控制决策。首先,该方法归约无限范围控制中定义的期望总成本为离散时间马尔科夫链上的平稳状态回报。其次,构建包含固定控制策略的带有干扰且上下文相关概率布尔网络的PRISM模型。然后,为了求解无限范围优化控制问题,固定控制策略被编码为遗传算法解空间中的一个个体。个体的适应度值在PRISM中被计算。最后,遗传算法在解空间上迭代地执行遗传操作从而获取最优解。获取到的无限范围优化控制策略能够有效地改变网络长期运行行为。提出的方法被应用到WNT5A网络中。实验结果证明了方法的正确性和有效性。

关键词：基因调控网络优化控制概率布尔网络概率模型检测马尔科夫决策过程离散时间马尔科夫链遗传算法

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