論文の概要: DynamicHS: Streamlining Reiter's Hitting-Set Tree for Sequential
Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11078v1
- Date: Mon, 21 Dec 2020 01:59:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-29 11:25:03.143268
- Title: DynamicHS: Streamlining Reiter's Hitting-Set Tree for Sequential
Diagnosis
- Title（参考訳）: DynamicHS:シークエンシャル診断のためのライターのハッティングセットツリーのストリーム化
- Authors: Patrick Rodler
- Abstract要約: 診断セッションを通じて状態を維持するHS-Treeの変種であるDynamicHSを提案する。
DynamicHSの理由を証明し、HS-Treeのwrtに明確な優越性を証明します。
計算時間。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Given a system that does not work as expected, Sequential Diagnosis (SD) aims
at suggesting a series of system measurements to isolate the true explanation
for the system's misbehavior from a potentially exponential set of possible
explanations. To reason about the best next measurement, SD methods usually
require a sample of possible fault explanations at each step of the iterative
diagnostic process. The computation of this sample can be accomplished by
various diagnostic search algorithms. Among those, Reiter's HS-Tree is one of
the most popular due its desirable properties and general applicability.
Usually, HS-Tree is used in a stateless fashion throughout the SD process to
(re)compute a sample of possible fault explanations in each iteration, each
time given the latest (updated) system knowledge including all so-far collected
measurements. At this, the built search tree is discarded between two
iterations, although often large parts of the tree have to be rebuilt in the
next iteration, involving redundant operations and calls to costly reasoning
services.
As a remedy to this, we propose DynamicHS, a variant of HS-Tree that
maintains state throughout the diagnostic session and additionally embraces
special strategies to minimize the number of expensive reasoner invocations. In
this vein, DynamicHS provides an answer to a longstanding question posed by
Raymond Reiter in his seminal paper from 1987.
Extensive evaluations on real-world diagnosis problems prove the
reasonability of the DynamicHS and testify its clear superiority to HS-Tree
wrt. computation time. More specifically, DynamicHS outperformed HS-Tree in 96%
of the executed sequential diagnosis sessions and, per run, the latter required
up to 800% the time of the former. Remarkably, DynamicHS achieves these
performance improvements while preserving all desirable properties as well as
the general applicability of HS-Tree.
- Abstract（参考訳）: 期待通りに機能しないシステムを考えると、シーケンシャル診断 (sd) は、システムの誤動作の真の説明を潜在的に指数関数的な説明の集合から分離する一連のシステム計測を提案することを目的としている。
SD法は、最もよい次の測定を推察するために、通常反復診断プロセスの各ステップで可能な故障説明のサンプルを必要とする。
このサンプルの計算は様々な診断探索アルゴリズムによって達成される。
その中でも、ReiterのHS-Treeはその望ましい特性と一般的な適用性から最も人気がある。
通常、HS-TreeはSDプロセス全体を通してステートレスな方法で使われ、各イテレーションで可能な障害説明のサンプルを(再)計算する。
この時点では、構築されたサーチツリーは2つのイテレーションの間に破棄されるが、多くの場合、ツリーの大きな部分は次のイテレーションで再構築され、冗長な操作と費用のかかる推論サービスへの呼び出しが必要となる。
これに対する対策として,診断セッション全体を通して状態を保ち,さらに高価な推論回数を最小限に抑えるための特別な戦略を取り入れたHS-Treeの変種であるDynamicHSを提案する。
この例では、DynamicHSは1987年の論文の中でレイモンド・ライター(Raymond Reiter)の長年の疑問に対する答えを提供している。
実世界の診断問題に対する広範囲な評価は、DynamicHSの推論可能性を示し、HS-Tree wrtに対する明確な優位性を証明している。
計算時間。
より具体的には、DynamicHSは実行されたシーケンシャル診断セッションの96%でHS-Treeを上回り、実行毎に後者は前者の800%の時間を必要とした。
注目すべきは、DynamicHSは、すべての望ましい特性とHS-Treeの適用性を保ちながら、これらのパフォーマンス改善を実現していることだ。
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