Zobrazeno 1 - 10
of 21
pro vyhledávání: '"Sangiovanni-Vincentelli AL"'
Autor:
Sadigh, D, Driggs-Campbell, K, Puggelli, A, Li, W, Shia, V, Bajcsy, R, Sangiovanni-Vincentelli, AL, Sastry, SS, Seshia, SA
Publikováno v:
AAAI Spring Symposium-Technical Report, vol SS-14-02
Sadigh, D; Driggs-Campbell, K; Puggelli, A; Li, W; Shia, V; Bajcsy, R; et al.(2014). Data-driven probabilistic modeling and verification of human driver behavior. AAAI Spring Symposium-Technical Report, SS-14-02, 56-61. UC Berkeley: Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/3rc2d5f6
Sadigh, D; Driggs-Campbell, K; Puggelli, A; Li, W; Shia, V; Bajcsy, R; et al.(2014). Data-driven probabilistic modeling and verification of human driver behavior. AAAI Spring Symposium-Technical Report, SS-14-02, 56-61. UC Berkeley: Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/3rc2d5f6
We address the problem of formally verifying quantitative properties of driver models. We first propose a novel stochastic model of the driver behavior based on Convex Markov Chains, i.e., Markov chains in which the transition probabilities are only
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::92da7cd6192c070bac0651e5e17e1859
https://escholarship.org/uc/item/3rc2d5f6
https://escholarship.org/uc/item/3rc2d5f6
Publikováno v:
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), vol 8044 LNCS
Puggelli, A; Li, W; Sangiovanni-Vincentelli, AL; & Seshia, SA. (2013). Polynomial-time verification of PCTL properties of MDPs with convex uncertainties. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 8044 LNCS, 527-542. doi: 10.1007/978-3-642-39799-8_35. UC Berkeley: Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/98w0n9hp
Puggelli, A; Li, W; Sangiovanni-Vincentelli, AL; & Seshia, SA. (2013). Polynomial-time verification of PCTL properties of MDPs with convex uncertainties. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 8044 LNCS, 527-542. doi: 10.1007/978-3-642-39799-8_35. UC Berkeley: Retrieved from: http://www.escholarship.org/uc/item/98w0n9hp
We address the problem of verifying Probabilistic Computation Tree Logic (PCTL) properties of Markov Decision Processes (MDPs) whose state transition probabilities are only known to lie within uncertainty sets. We first introduce the model of Convex-
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::348115194c5a4a0fcda9913013b6420f
https://escholarship.org/uc/item/98w0n9hp
https://escholarship.org/uc/item/98w0n9hp
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.