检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]东南大学计算机科学与工程系
出 处:《计算机与数字工程》2005年第2期9-11,20,共4页Computer & Digital Engineering
基 金:国家杰出青年科学基金项目 (6 0 4 2 5 2 0 6 );国家自然科学基金重大研究计划 (90 4 12 0 0 3);国家自然科学基金青年科学基金 (6 0 4 0 30 16 );江苏省计算机信息处理技术重点实验室 (苏州大学 )开放基金 (KJS0 2 0 0 9;T81180 11)
摘 要:准确刻画不确定环境中复杂程序的动态特性 ,是传统程序分析理论和技术面临的难点 ,更是许多重要系统实现程序动态实时分析与控制过程亟待解决的问题。本文提出基于Q学习的复杂程序动态分析思想 ,构造了基于Q学习的复杂程序动态依赖性分析基本算法 ,并对复杂程序动态实时分析与控制技术的实现环节进行了研究 ,探讨了相关问题 ,从而使复杂程序动态分析与控制过程更精炼、更智能、更高效。Accurately describing dynamic characteristics of complex programs in indeterminate environment is a challenge to traditional theory and technology of program analysis. And it is also a crucial problem in real-time analysis and control of dynamic programs for many important systems. Based on Q-learning method, the paper presents a novel idea of program dynamic dependence analysis, and gives an algorithm which can make analysis for complex programs more concise, more intelligent and more efficient.
分 类 号:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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