山形頼之

国立研究開発法人 産業技術総合研究所 主任研究員

所属: サイバーフィジカルセキュリティ研究センター ソフトウエアアナリティクス研究グループ

研究テーマ: ソフトウェアの検証ほか

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ICFEM2020にショートペーパーが受理されました

ICFEM 2020に松野裕先生と共著したショートペーパーが受理されました。著者版

共著論文"Falsification of Cyber-Physical Systems Using Deep Reinforcement Learning"がTSEに掲載されます

共著論文”Falsification of Cyber-Physical Systems Using Deep Reinforcement Learning”(著者版, Early Access)がIEEE Transaction on Software Engineering (TSE)に掲載されます。この論文では(深層)強化学習をソフトウェア-物理混在系の検証に応用することを提案しています。この論文はFM2018で発表した同名の会議論文 (ArXiv, 出版社)のジャーナル版です。理論についての詳しい説明を付け加えた他、3つのケーススタディを行い統計的な解析を行なっています。

制御系の検証を強化学習を用いて行う

この投稿ではFalsification of Cyber-Physical Systems Using Deep Reinforcement Learning(arXiv版)という私が共著した論文を紹介します。今年のFM(形式検証の国際会議)で発表されたショートペーパーで、内容は、制御系の検証(必要な性質を満たしているか確かめること)を強化学習を使って行うというものです。