Synthesis Method for Hierarchical Interface-based Supervisory Control
Notice bibliographique
Résumé
Hierarchical Interface-based Supervisory Control (HISC) decomposes a discrete-event system (DES) into a high-level subsystem which communicates with n ges 1 low- level subsystems, through separate interfaces which restrict the interaction of the subsystems. It provides a set of local conditions that can be used to verify global conditions such as nonblocking and controllability. As each clause of the definition can be verified using a single subsystem, the complete system model never needs to be stored in memory, offering potentially significant savings in computational resources. Currently, a designer must create the supervisors himself and then verify that they satisfy the HISC conditions. In this paper, we develop a synthesis method that can take advantage of the HISC structure. We replace the supervisor for each level by a corresponding specification DES. We then do a per level synthesis to construct for each level a maximally permissive supervisor that satisfies the corresponding HISC conditions. We define a set of language based fixpoint operators and show that they compute the required level-wise supremal languages. We then discuss the complexity of the algorithms that we have constructed that implement the fixpoint operators and show that they potentially offer significant improvement over the monolithic approach. A large manufacturing system example (estimated worst case statespace on the order of 1022) extended from the AIP example is discussed. A software tool for synthesis and verification of HISC systems using our approach was also developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».