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This thesis introduces fnnlib, a C++ library for recurrent neural network simulations that I developed between October 2009 and March 2010 at Osaka University's Graduate School of Engineering. After covering the theory behind recurrent neural networks, backpropagation through time, recurrent neural networks with parametric bias, continuous-time recurrent neural networks, and echo state networks, the design of the library is explained. All of the classes as well as their interrelationships are presented along with reasons as to why certain design decisions were made. Towards the end of the thesis, a small practical example is shown. Also, fnnlib is compared to other neural network libraries.
Hybrid automata are used as standard means for the specification and analysis of dynamical systems. Several researches have approached them to formally specify reactive Multi-agent systems situated in a physical environment, where the agents react continuously to their environment. The specified systems, in turn, are formally checked with the help of existing hybrid automata verification tools. However, when dealing with multi-agent systems, two problems may be raised. The first problem is a state space problem raised due to the composition process, where the agents have to be parallel composed into an agent capturing all possible behaviors of the multi-agent system prior to the verification phase. The second problem concerns the expressiveness of verification tools when modeling and verifying certain behaviors. Therefore, this paper tackles these problems by showing how multi-agent systems, specified as hybrid automata, can be modeled and verified using constraint logic programming(CLP). In particular, a CLP framework is presented to show how the composition of multi-agent behaviors can be captured dynamically during the verification phase. This can relieve the state space complexity that may occur as a result of the composition process. Additionally, the expressiveness of the CLP model flexibly allows not only to model multi-agent systems, but also to check various properties by means of the reachability analysis. Experiments are promising to show the feasibility of our approach.
Die Beschreibung des Verhaltens eines Multi-Agenten-Systems (MAS) ist eine fordernde Aufgabe, besonders dann, wenn es in sicherheitskritischen Umgebungen eingesetzt werden soll. Denn in solchen Umgebungen muss die Beschreibung besonders sorgfältig ausgeführt werden um Seiteneffekte zu vermeiden, die ungewünschte oder sogar zerstörerische Folgen haben könnten. Deshalb sind formale Methoden nützlich, die auf mathematischen Modellen des zu entwerfenden Systems basieren. Sie erlauben es nicht nur das System formal auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu spezifizieren, sondern auch seine Konsistenz noch vor der Implementierung zu verifizieren. Das Ziel der formalen Spezifikation ist eine präzise und eindeutige Beschreibung des Verhaltens des Multi-Agenten-Systems, während die Verifikation darauf abzielt, geforderte Eigenschaften dieses Systems zu beweisen. Üblicherweise wird das Verhalten eines Agenten als diskrete Änderung seines Zustands im Bezug auf externe oder interne Aktionen aufgefasst. Jedes mal, wenn eine Aktion auftritt, ändert sich der Zustand des Agenten. Deshalb sind Zustandsübergangsdiagramme bzw. endliche Automaten ein naheliegender Ansatz das Verhalten zu modellieren. Ein weiterer Vorteil einer solchen Beschreibung ist, dass sie sich für das sogenannte Model Checking eignet. Dabei handelt es sich um eine automatische Analysetechnik, die bestimmt, ob das Modell des Systems spezifizierten Eigenschaften genügt. Allerdings muss in realistischen, physikalischen Umgebungen neben dem diskreten auch das kontinuierliche Verhalten des Multi-Agenten-Systems betrachtet werden. Dabei könnte es sich beispielsweise um die Schussbewegung eines Fußballspieler-Agenten, den Prozess des Löschens durch einen Feuerwehr-Agenten oder jedes andere Verhalten handeln, das auf zeitlichen physikalischen Gesetzen basiert. Die üblichen Zustandsübergangsdiagramme sind nicht ausreichend, um diese beiden Verhaltensarten zu kombinieren. Hybride Automaten stellen jedoch eine elegante Lösung dar. Im Wesentlichen erweitern sie die üblichen Zustandsübergangsdiagramme durch Methoden, die sich mit kontinuierlichen Aktionen befassen. Die Zustandsübergänge modellieren weiterhin die diskreten Verhaltenswechsel, während Differentialgleichungen verwendet werden um das kontinuierliche Verhalten zu beschreiben. Besonders geeignet erscheinen Hybride Automaten, weil ihre formale Semantik die Verifikation durch Model Checking erlaubt. Deshalb ist das Hauptziel dieser Arbeit, Hybride Automaten für die Modellierung und die Verifikation des Verhaltens von Multi-Agenten-Systemen einzusetzen. Jedoch bringt ihr Einsatz mehrere Probleme mit sich, die betrachtet werden sollten. Zu diesen Problemfeldern zählen Komplexität, Modularität und die Aussagestärke der Modelle. Diese Arbeit befasst sich mit diesen Problemen und liefert mögliche Lösungen.
Diese Arbeit behandelt verschiedene Ansätze zur Ermittlung einer Heuristik, welche zur Bestimmung einer optimalen Konfiguration des Theorembeweisers E-KRHyper eingesetzt werden soll. Es wird erläutert, wie der Beweiser durch eine angepasste Voreinstellung optimiert werden kann und die erarbeiteten Ansätze zur Ermittlung dieser Voreinstellung werden vorgestellt. Anhand der erzielten Ergebnisse werden die Ansätze anschließend bewertet und für eines der vorgestellten Verfahren wird außerdem eine Idee zur Implementierung vorgestellt.
Knowledge compilation is a common technique for propositional logic knowledge bases. A given knowledge base is transformed into a normal form, for which queries can be answered efficiently. This precompilation step is expensive, but it only has to be performed once. We apply this technique to concepts defined in the Description Logic ALC. We introduce a normal form called linkless normal form for ALC concepts and discuss an efficient satisability test for concepts given in this normal form. Furthermore, we will show how to efficiently calculate uniform interpolants of precompiled concepts w.r.t. a given signature.
In einer Welt, die immer mehr durch den Einsatz von Technik geprägt wird, gewinnen Systeme, welche eigenständig Aufgaben in einem vorgegebenen Kontext übernehmen können, mehr und mehr an Bedeutung. Solche Systeme werden als autonome Systeme bezeichnet, die ein eigenständiges Verhalten und Interaktionen mit ihrer Umwelt und anderen Systemen beinhalten. Zu diesen Systemen zählen auch autonome mobile Roboter. Sie sind sozusagen intelligente Fahrzeuge, die ihnen übertragene Aufgaben ohne menschliche Unterstützung durchführen können. Um ihre Umwelt wahrzunehmen, mit ihr interagieren und in ihr navigieren zu können benötigen diese Systeme verschiedene Arten von Sensoren. Somit ist die Robotikforschung stark interdisziplinär. Diese Arbeit befasst sich ausschliesslich mit dem Bereich der Navigation, insbesondere mit der Positionsbestimmung, welche für eine gute Navigation die Grundlage bildet. Ein heutzutage häufig benutztes, weltweit verfügbares System zur Positionsbestimmung ist GPS. Ziel dieser Arbeit ist der Anschluss eines GPS-Moduls an einen Mikrocontroller und der Versuch die Positionsgenauigkeit lokal zu präzisieren, um so einem autonomen System die Möglichkeit zur eröffnen, Aufgaben, die eine höhere Genauigkeit erfordern, zu bewerkstelligen.
Die Entwicklung von Algorithmen im Sinne des Algorithm Engineering geschieht zyklisch. Der entworfene Algorithmus wird theoretisch analysiert und anschließend implementiert. Nach der praktischen Evaluierung wird der Entwurf anhand der gewonnenen Kenntnisse weiter entwickelt. Formale Verifffizierung der Implementation neben der praktischen Evaluierung kann den Entwicklungsprozess verbessern. Mit der Java Modeling Language (JML) und dem KeY tool stehen eine einfache Spezififfkationssprache und ein benutzerfreundliches, automatisiertes Verififfkationstool zur Verfügung. Diese Arbeit untersucht, inwieweit das KeY tool für die Verifffizierung von komplexeren Algorithmen geeignet ist und welche Rückmeldungen für Algorithmiker aus der Verififfkation gewonnen werden können.Die Untersuchung geschieht anhand von Dijkstras Algorithmus zur Berechnung von kürzesten Wegen in einem Graphen. Es sollen eine konkrete Implementation des Standard-Algorithmus und anschließend Implementationen weiterer Varianten verifffiziert werden. Dies ahmt den Entwicklungsprozess des Algorithmus nach, um in jeder Iteration nach möglichen Rückmeldungen zu suchen. Bei der Verifffizierung der konkreten Implementation merken wir, dass es nötig ist, zuerst eine abstraktere Implementation mit einfacheren Datenstrukturen zu verififfzieren. Mit den dort gewonnenen Kenntnissen können wir dann die Verifikation der konkreten Implementation fortführen. Auch die Varianten des Algorithmus können dank der vorangehenden Verififfkationen verifiziert werden. Die Komplexität von Dijkstras Algorithmus bereitet dem KeY tool einige Schwierigkeiten bezüglich der Performanz, weswegen wir während der Verifizierung die Automatisierung etwas reduzieren müssen. Auf der anderenrn Seite zeigt sich, dass sich aus der Verifffikation einige Rückmeldungen ableiten lassen.