一种针对安全可达动态系统的形式化学习方法

作者:鲁腾飞; 娄攀登; 王胜朴; 丁觅; 林望*
来源:计算机应用研究, 2023, 40(08): 2411-2416.
DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2022.12.0822

摘要

在动态系统建模问题中,深度学习为建模提供了更便捷和灵活的方法,但其难以解释的特点降低了模型的可靠性。针对具有安全性和可达性的动态系统,提出了一种形式化模型学习方法,将安全性和可达性引入到对目标系统的学习过程中,使模型满足这两个性质。为保证所学系统在定义域上严格满足这两个性质,该方法基于现代控制理论中的Lyapunov方法和Barrier函数设计了可验证的Lyapunov Barrier函数(LBF),通过将其与动态系统联合学习,使得LBF能够为所学系统提供安全性和可达性保障。最后通过求解混合整数线性规划问题验证了模型确实满足相关性质,与DDPG的对比实验展示了这一方法的有效性。

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