Sampling-based Reactive Synthesis for Nondeterministic Hybrid Systems

要約

タイトル：非決定的ハイブリッドシステムのサンプリングベースの反応合成

要約：

– 論文は、時間制約と到達性制約のもとで複雑な連続動態を持つ非決定的ハイブリッドシステムに対するサンプリングベースの戦略合成アルゴリズムを紹介する。
– ハイブリッドシステムの進化を2人のゲームとして見なし、非決定性は、時間的および到達性の目標の達成を妨げる敵対的プレーヤーである。合成する目標は、反応性（頑健な）戦略であり、敵対プレーヤーの全ての動きのもとで目標が達成されることを保証することである。
– アプローチは、サンプリングベースの計画方法と、部分戦略の選択と改善のためのバンディットベースの技術を組み合わせた、ハイブリッド空間での（探索）ゲームツリーを成長させることに基づいている。
– 確率的に完了する条件を提供し、つまり、勝利する戦略が存在する場合、アルゴリズムがほぼ必ずそれを見つけることができる。
– ベンチマーク結果やケーススタディから、アルゴリズムが一般的であり、常に最新技術を上回ることが示されている。

要約(オリジナル)

This paper introduces a sampling-based strategy synthesis algorithm for nondeterministic hybrid systems with complex continuous dynamics under temporal and reachability constraints. We view the evolution of the hybrid system as a two-player game, where the nondeterminism is an adversarial player whose objective is to prevent achieving temporal and reachability goals. The aim is to synthesize a winning strategy — a reactive (robust) strategy that guarantees the satisfaction of the goals under all possible moves of the adversarial player. The approach is based on growing a (search) game-tree in the hybrid space by combining a sampling-based planning method with a novel bandit-based technique to select and improve on partial strategies. We provide conditions under which the algorithm is probabilistically complete, i.e., if a winning strategy exists, the algorithm will almost surely find it. The case studies and benchmark results show that the algorithm is general and consistently outperforms the state of the art.

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