一種可能性測(cè)度計(jì)算樹邏輯檢測(cè)模型的優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種檢測(cè)模型的優(yōu)化方法，尤其是一種可能性測(cè)度計(jì)算樹邏輯檢測(cè)模 型的優(yōu)化方法，屬于模型檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 作為一種智能化、自動(dòng)化的軟硬件裝置驗(yàn)證方法，模型檢測(cè)具有諸多方面的優(yōu)勢(shì)， 例如具有較高的適用性、準(zhǔn)確性與高效性等，正是由于其具有上述的優(yōu)勢(shì)，使其在軟硬件集 成設(shè)計(jì)等諸多方面深受歡迎，并且獲得有關(guān)研發(fā)單位的大力推廣。
[0003] 現(xiàn)階段，大量相關(guān)專家對(duì)模式檢測(cè)該一個(gè)課題展開探討，取得了一系列進(jìn)展， Kattenbelt等W在研究過(guò)程中闡明基于可能性測(cè)度計(jì)算樹邏輯（PoCTLb-ti)的檢測(cè)標(biāo)記算 法，該一個(gè)算法可W非常準(zhǔn)確的檢測(cè)其有限狀態(tài)并發(fā)系統(tǒng)是不是與可能性測(cè)度的計(jì)算樹邏 輯公式規(guī)范相符，同時(shí)還描述了其符合程度，為進(jìn)一步探討并發(fā)系統(tǒng)的智能化檢測(cè)原理奠 定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但是化CTL標(biāo)記算法仍然具有一定的不足之處，例如其具有相對(duì)較高的 時(shí)間復(fù)雜度，大規(guī)模進(jìn)行使用的難度非常大；還有趙林等?在研究過(guò)程中，細(xì)致的探討了 可能性測(cè)度的計(jì)算樹邏輯公式的復(fù)雜性，但是其標(biāo)記算法具有不足之處，例如驗(yàn)證效率不 高，同樣無(wú)法得到普及推廣；有國(guó)外學(xué)者Alur?在趙林等W探討的前提下，設(shè)計(jì)得到了優(yōu) 化型的算法，該一個(gè)算法主要是通過(guò)一種預(yù)先模型評(píng)估機(jī)制來(lái)描述公共子表達(dá)式，在很大 程度上減小了冗余驗(yàn)證的任務(wù)量，最終能夠獲得較高的驗(yàn)證效率，但是該一種算法中所使 用的預(yù)評(píng)估機(jī)制需要非常高的額外支出，盡管其能夠提高驗(yàn)證效率，然而卻未提高模型檢 測(cè)的總體性價(jià)比，鑒于該一個(gè)方面的原因，該一種方法也很難獲得普及推廣。此外，還有周 從華、Baier、楊晉吉等在研究過(guò)程中進(jìn)一步探討了"狀態(tài)空間爆炸"問(wèn)題。
[0004] 通過(guò)分析當(dāng)前的大部分模型檢測(cè)理論結(jié)果不難看出，重點(diǎn)是探討了軟硬件系統(tǒng)的 唯一性該一問(wèn)題，即一次模型檢測(cè)只是可W進(jìn)行一次驗(yàn)證。但是，在當(dāng)前軟硬件技術(shù)急劇前 進(jìn)的新時(shí)期，其規(guī)模和區(qū)域范圍不斷提高，過(guò)去的唯一性檢測(cè)技術(shù)無(wú)法滿足現(xiàn)實(shí)需要。對(duì) 驗(yàn)證區(qū)域范圍和規(guī)模應(yīng)用較大情況，當(dāng)前的模型檢測(cè)主要是通過(guò)"各個(gè)擊破"的方式進(jìn)行處 理，然而該一種驗(yàn)證方式存在著一定的不足之處，也就是檢測(cè)效率不高，無(wú)法充分滿足驗(yàn)證 機(jī)制的性能需求。
[0005] 綜上所述，可能性測(cè)度計(jì)算樹邏輯模型檢測(cè)驗(yàn)證中存在諸多問(wèn)題，例如低性能效 率和高時(shí)間復(fù)雜度。
[0006] W上所述提到的參考文獻(xiàn)如下：
[0007] [1]KATTENB化T M，KWIATKOWSKA M，NORMAN G，et al.A game-based 油straction refinement framework for Markov decision processes[J]. Formal Methods in System Desi即，2010, 36(3) ;246-280.
[000引 [2]鄧輝，薛艷，李亞利，等.基于可能性測(cè)度的計(jì)算樹邏輯CTL *與可能性互模擬
[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2012, 39(10) ;258-263,
[0009] [3]盛景軍，王晴，侯立峰，等.基于Pareto適應(yīng)度的混合遺傳算法在多式聯(lián)運(yùn)問(wèn) 題中的應(yīng)用[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)；自然科學(xué)版，2012,37巧）；43-47.
[0010] [4]王仕平，蔣玲，熊江，等.一種基于序列數(shù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法[J].西南大學(xué) 學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011，33(3);122-127.
[0011][引趙林，吳盡昭.基于吳方法的多值模型檢驗(yàn)[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2008， 28巧）；1020-1029.
[001引[6]ALUR R. Model checking ;from tools to theory [J]. Lec1:ure Notes in Computer Science. 2008. 5000 ；89-106.
[0013] [7]周從華，劉志鋒，王昌達(dá).概率計(jì)算樹邏輯的限界模型檢測(cè)[J].軟件學(xué)報(bào)， 2012,23(7) ；1656-1668,
[0014] [引BAIERC，KAT犯NJP.PrinciplesofModelChecking[M].Cambridge;MIT Press, 2008 ;745-907.
[001引 [9]楊晉吉，蘇開樂(lè)，駱翔宇，等.有界模型檢測(cè)的優(yōu)化[J].軟件學(xué)報(bào)，2009， 20(8) ；2005-2014,

【發(fā)明內(nèi)容】

[0016] 本發(fā)明的目的是為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種可能性測(cè)度計(jì)算樹邏輯 檢測(cè)模型的優(yōu)化方法，該方法所提出的I-PM_CTL模型檢測(cè)算法一方面在很大程度上減小 了相關(guān)時(shí)間復(fù)雜度，另一方面還使驗(yàn)證性能有所提升；通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析看出，能夠在高復(fù)雜 性、大規(guī)模環(huán)境中應(yīng)用。
[0017] 本發(fā)明的目的可W通過(guò)采取如下技術(shù)方案達(dá)到：
[001引一種可能性測(cè)度計(jì)算樹邏輯檢測(cè)模型的優(yōu)化方法，所述方法采用I-PM_CT模型檢 測(cè)算法實(shí)現(xiàn)，所述I-PM_CTL模型檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)基于可能性測(cè)度的計(jì)算樹邏輯模型檢測(cè) 標(biāo)記算法，包括W下步驟：
[0019] S1、利用相關(guān)可能性測(cè)度對(duì)邏輯樹公式進(jìn)行計(jì)算，預(yù)處理標(biāo)識(shí)公共子表達(dá)式的唯 一性；
[0020] S2、在充分確保模型檢測(cè)空間平衡狀態(tài)下設(shè)定公共子表達(dá)式與可能性測(cè)度計(jì)算樹 邏輯模型狀態(tài)。
[0021] 作為一種實(shí)施方案，步驟S1中，所述可能性測(cè)度的計(jì)算樹邏輯公式通過(guò)語(yǔ)法樹邏 輯結(jié)構(gòu)的擴(kuò)展機(jī)制表達(dá)，具體為：
[0022] 設(shè)可能性測(cè)度的計(jì)算樹邏輯公式的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)法樹邏輯結(jié)構(gòu)為T < rootT>，在該種 情況下，則其擴(kuò)展語(yǔ)法樹邏輯結(jié)構(gòu)S <餅〇*,>的產(chǎn)生步驟如下：
[002引1)初始化 S < roots〉，即 root 日二null;
[0024] 2)對(duì)T<rootT>實(shí)施后序遍歷處理，將某一結(jié)點(diǎn)N輸出，當(dāng)該一個(gè)結(jié)點(diǎn)N為空時(shí)， 在該情況下，則執(zhí)行步驟5)，否則，執(zhí)行步驟3);
[0025] 3)若步驟2)輸出的N是唯一的，同時(shí)滿足條件.VC5'，則形成新結(jié)點(diǎn)M;否則，若N 為唯一的，同時(shí)滿足條件iVcS，在該種情況下，則執(zhí)行步驟2);除此之外，若N為非唯一的， 在該情況下，則N屬于關(guān)聯(lián)詞，執(zhí)行步驟4);
[0026] 4)若步驟2)輸出的N為中間結(jié)點(diǎn)，還滿足條件iVcS，并且根結(jié)點(diǎn)為N時(shí)和S的 子樹匹配，在該情況下，則N為該個(gè)語(yǔ)法分析樹的公共子表達(dá)式；否則，形成新結(jié)點(diǎn)M，同時(shí) 自T追溯至S的子結(jié)點(diǎn)，利用關(guān)聯(lián)詞加W標(biāo)識(shí)，返回執(zhí)行步驟2);
[0027]W若root,= M，在該情況下，則輸出S的根結(jié)點(diǎn)信息，即root
[002引作為一種實(shí)施方案，步驟S2中，在充分確保模型檢測(cè)空間平衡狀態(tài)下設(shè)定公共子 表達(dá)式與可能性測(cè)度計(jì)算樹邏輯模型狀態(tài)，具體為：
[0029] 設(shè)夢(mèng)為某一可能性測(cè)度的計(jì)算樹邏輯公式4的子表達(dá)式，在該種情況下，那么滿 足，同時(shí)iD為0的直接子表達(dá)式，若預(yù)處理了全部的iD，對(duì)某一可能性測(cè)度的計(jì)算樹 邏輯公式集合C的直接子表達(dá)式實(shí)施了唯一性標(biāo)識(shí)，檢測(cè)0的具體步驟如下：
[0030] 1)判斷0是否實(shí)施了唯一性標(biāo)識(shí)，若是，則執(zhí)行步驟2);若否，則執(zhí)行步驟3);
[003U 。判斷0是否實(shí)施了M，s|=巧（巧G C，sG S)驗(yàn)證，若是，那么則繼續(xù)步驟5)，若否， 則執(zhí)行步驟3);
[003引扣根據(jù)關(guān)聯(lián)詞和預(yù)處理機(jī)制中的唯一性標(biāo)識(shí)信息，捜索滿足要求的0狀態(tài)，則執(zhí) 行步驟4);
[0033] 4)若0為可能性測(cè)度的計(jì)算樹邏輯公式的公共子表達(dá)式，在M中實(shí)時(shí)對(duì)應(yīng)某一可 能性測(cè)度的計(jì)算樹邏輯公式集合C的^的狀態(tài)信息，對(duì)擴(kuò)展性語(yǔ)法樹邏輯結(jié)構(gòu)中0唯一性 標(biāo)識(shí)實(shí)施檢測(cè)操作，然后執(zhí)行步驟5);
[0034] 5)若g和4兩者等價(jià)，在該種情況下，則將其非公共子表達(dá)式的唯一性標(biāo)識(shí)刪除， 否則，將0唯一性標(biāo)識(shí)狀態(tài)信息輸出。