Randomized test case generation for hybrid systems: metric selection
Randomized test case generation for hybrid systems: metric selection
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混合系统的随机测试用例生成：指标选择
DOI：
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发表时间：
2004
期刊：
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通讯作者：
J. Esposito
中科院分区：
文献类型：
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作者：
J. Esposito
我们正在开发一种随机的方法来测试生成的混合动力系统，控制系统一般，使用机器人路径规划已被证明是成功的解决高维非线性问题的技术。所提出的算法的一个关键组成部分是“度量”的选择-如何决定两个状态的接近度-这是非平凡的混合状态空间。在本文中，我们介绍了四个指标的混合动力系统和基准的算法，使用这些指标的一个流行的例子从文献中的问题，并比较度量的选择对计算效率的影响。
We are developing a randomized approach to test generation for hybrid systems, and control systems in general, using techniques from robotic path planning which have proved successful in solving high dimensional nonlinear problems. A critical component of the proposed algorithm is the choice of "metric" - how one decides the closeness of two states - which is nontrivial in the hybrid state space. In this paper we introduce four metrics for hybrid systems; and benchmark the algorithm using each of these metrics on a popular example problem from the literature and compare the impact of metric choice on computational efficiency.