Littérature scientifique sur le sujet « Swarm verification »
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Articles de revues sur le sujet "Swarm verification"
Holzmann, Gerard J., Rajeev Joshi et Alex Groce. « Swarm Verification Techniques ». IEEE Transactions on Software Engineering 37, no 6 (novembre 2011) : 845–57. http://dx.doi.org/10.1109/tse.2010.110.
Texte intégralLU, Nan, Xiaodong WANG, Zheng TANG et Pei HE. « Modeling method of unmanned aerial vehicle swarm behavior based on spatiotemporal hybrid Petri net ». Xibei Gongye Daxue Xuebao/Journal of Northwestern Polytechnical University 40, no 4 (août 2022) : 812–18. http://dx.doi.org/10.1051/jnwpu/20224040812.
Texte intégralWijs, Anton. « Informed Swarm Verification of Infinite-State Systems ». Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science 73 (11 novembre 2011) : 19. http://dx.doi.org/10.4204/eptcs.73.4.
Texte intégralDixon, Clare, Alan F. T. Winfield, Michael Fisher et Chengxiu Zeng. « Towards temporal verification of swarm robotic systems ». Robotics and Autonomous Systems 60, no 11 (novembre 2012) : 1429–41. http://dx.doi.org/10.1016/j.robot.2012.03.003.
Texte intégralSharmila D , A. V. Pra.bu, N. Selvaganesh,. « AUTHORSHIP VERIFICATION USING MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM ». Psychology and Education Journal 58, no 1 (15 janvier 2021) : 4262–66. http://dx.doi.org/10.17762/pae.v58i1.1492.
Texte intégralHuang, Ai Ming, et Mao Ling Pen. « Multi Biometrics Fusion Identity Verification Based on Particle Swarm Optimization ». Applied Mechanics and Materials 44-47 (décembre 2010) : 3195–99. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.44-47.3195.
Texte intégralWang, Chuanyun, Yang Su, Jingjing Wang, Tian Wang et Qian Gao. « UAVSwarm Dataset : An Unmanned Aerial Vehicle Swarm Dataset for Multiple Object Tracking ». Remote Sensing 14, no 11 (28 mai 2022) : 2601. http://dx.doi.org/10.3390/rs14112601.
Texte intégralHuang, Yixin, Xiaojia Xiang, Han Zhou, Dengqing Tang et Yihao Sun. « Online Identification-Verification-Prediction Method for Parallel System Control of UAVs ». Aerospace 8, no 4 (2 avril 2021) : 99. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace8040099.
Texte intégralV. Gayetri Devi, S., C. Nalini et N. Kumar. « An efficient software verification using multi-layered software verification tool ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.21 (20 avril 2018) : 454. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.21.12465.
Texte intégralZhang, Hong, et Masumi Ishikawa. « The performance verification of an evolutionary canonical particle swarm optimizer ». Neural Networks 23, no 4 (mai 2010) : 510–16. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2009.12.002.
Texte intégralThèses sur le sujet "Swarm verification"
Cheng, Xueqi. « Exploring Hybrid Dynamic and Static Techniques for Software Verification ». Diss., Virginia Tech, 2010. http://hdl.handle.net/10919/26216.
Texte intégralPh. D.
Puri, Prateek. « Design Validation of RTL Circuits using Binary Particle Swarm Optimization and Symbolic Execution ». Thesis, Virginia Tech, 2015. http://hdl.handle.net/10919/55815.
Texte intégralMaster of Science
Gent, Kelson Andrew. « High Quality Test Generation at the Register Transfer Level ». Diss., Virginia Tech, 2016. http://hdl.handle.net/10919/73544.
Texte intégralPh. D.
Fournier, Émilien. « Accélération matérielle de la vérification de sûreté et vivacité sur des architectures reconfigurables ». Electronic Thesis or Diss., Brest, École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne, 2022. http://www.theses.fr/2022ENTA0006.
Texte intégralModel-Checking is an automated technique used in industry for verification, a major issue in the design of reliable systems, where performance and scalability are critical. Swarm verification improves scalability through a partial approach based on concurrent execution of randomized analyses. Reconfigurable architectures promise significant performance gains. However, existing work suffers from a monolithic design that hinders the exploration of reconfigurable architecture opportunities. Moreover, these studies are limited to safety verification. To adapt the verification strategy to the problem, this thesis first proposes a hardware verification framework, allowing to gain, through a modular architecture, a semantic and algorithmic genericity, illustrated by the integration of 3 specification languages and 6 algorithms. This framework allows efficiency studies of swarm algorithms to obtain a scalable safety verification core. The results, on a high-end FPGA, show gains of an order of magnitude compared to the state-of-the-art. Finally, we propose the first hardware accelerator for safety and liveness verification. The results show an average speed-up of 4875x compared to software
Liu, Xuan-You, et 劉軒佑. « Simulation of Swarm Intelligence in Pollution Sources Searching and Verification of Group Flight Formation ». Thesis, 2019. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/293xxw.
Texte intégral國立中山大學
資訊工程學系研究所
107
This thesis presents a group UAV navigation system for air pollution search. The system consists of a number of unmaned aerial vehicles equipped with air pollution sensors. The communication among the drones is through the Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol. In addition, the information collected by the sensors mounted on the drones will immediately be transmitted and presented visually on the control panel. Furthermore, an improved swarm intelligence algorithm for pollution source search is proposed to allow the drones to search for multiple pollution sources more efficient. Simulation results prove that the proposed algorithm can search multiple pollution sources more efficient than PSO.
Chien, Shih-Hai, et 錢世海. « A Study on Calculating the Optimal Turn-on Angle of Multilevel Cascade Inverter with Particle Swarm Optimization to Reduce Total Harmonic Distortion and the Verification of Hardware-in-the-loop ». Thesis, 2014. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/31463317801239457041.
Texte intégral國立聯合大學
電機工程學系碩士班
102
The optimal switch conduction angle to solve the cascade multilevel inverter is regarded as the research subject in this study. The voltage on the power switches of a cascade multilevel inverter could be applied to high-power environments. Nevertheless, it is necessary to use the modulation strategy to have the output waveform approach sine waves, where the harmonic optimization staircase waveform strategy in step modulation could reduce the switching frequency. However, nonlinear equations need to be solved for calculating the optimal switch conduction angle. A rapid solving algorithm is required for the real-time application. To rapidly solve the optimal switch conduction angle for the harmonic optimization staircase waveform of a cascade multilevel inverter, a modified particle swarm optimization, which combines standard particle swarm optimization and complementary particle swarm optimization, is proposed in this study, where the objective function applies the sum of squares of KKT prerequisite for satisfying the harmonic optimization. The optimization is implemented with MATLAB and FPGA hardware-in-the-loop, and Simulink is used for constructing the cascade multilevel inverter model for the simulation and analysis efficacy. Since total harmonic distortion calculation and square root calculation are avoided in the objective function and the particle velocity update is improved, the proposed method appear faster speed of convergence than standard particle swarm optimization does.
Chapitres de livres sur le sujet "Swarm verification"
Wijs, Anton. « Towards Informed Swarm Verification ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 422–37. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-20398-5_30.
Texte intégralCavalcanti, Ana, Alvaro Miyazawa, Augusto Sampaio, Wei Li, Pedro Ribeiro et Jon Timmis. « Modelling and Verification for Swarm Robotics ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 1–19. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-98938-9_1.
Texte intégralKonur, Savas, Clare Dixon et Michael Fisher. « Formal Verification of Probabilistic Swarm Behaviours ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 440–47. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-15461-4_42.
Texte intégralEscalante, Hugo Jair, Manuel Montes et Luis Villaseñor. « Particle Swarm Model Selection for Authorship Verification ». Dans Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications, 563–70. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-10268-4_66.
Texte intégralNemati, Shahla, et Mohammad Ehsan Basiri. « Particle Swarm Optimization for Feature Selection in Speaker Verification ». Dans Applications of Evolutionary Computation, 371–80. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-12239-2_39.
Texte intégralKosak, Oliver, Felix Bohn, Lennart Eing, Dennis Rall, Constantin Wanninger, Alwin Hoffmann et Wolfgang Reif. « Swarm and Collective Capabilities for Multipotent Robot Ensembles ». Dans Leveraging Applications of Formal Methods, Verification and Validation : Engineering Principles, 525–40. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-61470-6_31.
Texte intégralDixon, Clare, Alan Winfield et Michael Fisher. « Towards Temporal Verification of Emergent Behaviours in Swarm Robotic Systems ». Dans Towards Autonomous Robotic Systems, 336–47. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-23232-9_30.
Texte intégralPiho, Paul, et Jane Hillston. « A Case Study of Policy Synthesis for Swarm Robotics ». Dans Leveraging Applications of Formal Methods, Verification and Validation : Engineering Principles, 491–506. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-61470-6_29.
Texte intégralKosak, Oliver, Lukas Huhn, Felix Bohn, Constantin Wanninger, Alwin Hoffmann et Wolfgang Reif. « Maple-Swarm : Programming Collective Behavior for Ensembles by Extending HTN-Planning ». Dans Leveraging Applications of Formal Methods, Verification and Validation : Engineering Principles, 507–24. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-61470-6_30.
Texte intégralHe, Yang, Kai Qu et Xiaokai Xia. « Simulation Verification of Cruise Missile Route Planning Based on Swarm Intelligence Algorithm ». Dans Communications in Computer and Information Science, 549–60. Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-9195-0_44.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Swarm verification"
Holzmann, Gerard J., Rajeev Joshi et Alex Groce. « Swarm Verification ». Dans 2008 23rd IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ase.2008.9.
Texte intégralLomuscio, Alessio, et Edoardo Pirovano. « Verifying Fault-Tolerance in Probabilistic Swarm Systems ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/46.
Texte intégralManshor, Siti Hakimah, Shuzlina Abdul-Rahman, Yap May Lin, Sofianita Mutalib et Azlinah Mohamed. « Signature verification using Particle Swarm Optimisation ». Dans 2010 International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/socpar.2010.5686089.
Texte intégralHart, Shae T., Nathan J. Metzger, Maximilian E. Reese, Robert T. McDonald, Michael A. Neumann et Christopher A. Kitts. « Robotics Simulator for Development and Verification of Swarm Behaviors ». Dans ASME 2019 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/detc2019-97622.
Texte intégralBaojun, Tong, Hou Ligang, Wang Zhongchao, Wang Wensi et Wang Jinhui. « Intelligent car platform for swarm algorithm verification ». Dans 2017 13th IEEE International Conference on Electronic Measurement & Instruments (ICEMI). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icemi.2017.8265765.
Texte intégralSauter, John A., et Kellen Bixler. « DSOARS : a swarm engineering and verification environment ». Dans Unmanned Systems Technology XXI, sous la direction de Charles M. Shoemaker, Paul L. Muench et Hoa G. Nguyen. SPIE, 2019. http://dx.doi.org/10.1117/12.2518127.
Texte intégralZhang, Zhengkui, Brian Nielsen et Kim G. Larsen. « Time optimal reachability analysis using swarm verification ». Dans SAC 2016 : Symposium on Applied Computing. New York, NY, USA : ACM, 2016. http://dx.doi.org/10.1145/2851613.2851828.
Texte intégralFournier, Emilien, Ciprian Teodorov et Loic Lagadec. « Dolmen : FPGA Swarm for Safety and Liveness Verification ». Dans 2022 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.23919/date54114.2022.9774528.
Texte intégralYazdani, Fereshte, et Mehran Emadi Andani. « Verification based on palm vein by estimating wavelet coefficient with autoregressive model ». Dans 2017 2nd Conference on Swarm Intelligence and Evolutionary Computation (CSIEC). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/csiec.2017.7940166.
Texte intégralFournier, Emilien, Ciprian Teodorov et Loic Lagadec. « Carnac : Algorithm Variability for Fast Swarm Verification on FPGA ». Dans 2021 31st International Conference on Field-Programmable Logic and Applications (FPL). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/fpl53798.2021.00038.
Texte intégral