L模型檢測算法 的性能效率愈好，與上述【背景技術】中提到文獻[1]和文獻[2]所提出的算法進行比對來說， I-PM_CTL模型檢測算法具有非常明顯的性能優(yōu)勢；通過圖4可W看出，I-PM_CTL模型檢 測算法伴隨可能性測度的計算樹邏輯公式數(shù)量逐漸提高，其性能效率同樣在不斷增加，兩 者之間存在正相關性，通過實驗可知，在高復雜性、大規(guī)模的可能性測度的計算樹邏輯公式 檢測處理的條件下，本發(fā)明的優(yōu)化算法依然可W通過相對偏高的性能效率實現(xiàn)相關驗證工 作，因此本發(fā)明的優(yōu)化算法能夠在大規(guī)模CTL公式檢驗中應用。
[0133] 上述實施例中所提到的文獻如下：
[0134] [10]陳志遠，黃少濱，白玉，等.模型檢測中的CTL形式化描述模板[J].哈爾濱工 程大學學報，2013, 34(4) ;483-487.
[01巧] [11]D0VIER A，QUINTA肥化I E. Applying model checking to solve queries on semistructured d過t過[J]. Computer L過打gu過ges ；Systems sod Structures，2009,35； 143-172.
[01%] [12]BARBUTI R，LEVI F，MILAZZO P，et al?化obabilistic model checking of biological systems with uncertain kinetic rattes[J]. Theoretical Computer Science,2012,419 ；2-16.
[0137] [13]LI L J, LI Y M.Model-checking of linear-time properities in possibilistic kripke structure[C]//Proceedings ofthe QL&SC 2012，胖orld Scientific，2012;287-294.
[0138] [14]孫志安，裴曉黎，宋聽.軟件可靠性工程[M]，北京；北京航空航天大學出版 社，2009 ; 1-9.
[0139] [15]HARRIS0N J. Hieorem proving for verification[幻//Proceedings of the 20th International Conference on Computer Aided Verification. Princeton，USA， 2008
[0140] [16]冊LZMANN G. The SPIN model checker ;primer and reference manual[M]. Upper Saddle River ;Prentice Hall，2011 ;326-346.
[0141] 綜上所述，本發(fā)明方法解決了可能性測度的計算樹邏輯模型檢測驗證中的低性能 效率和高時間復雜度等方面的不足之處，所提出的I-PM_CTL模型檢測算法一方面在很大 程度上減小了相關時間復雜度，另一方面還使驗證性能有所提升；通過實驗分析看出，能夠 在高復雜性、大規(guī)模環(huán)境中應用。
[0142] W上所述，僅為本發(fā)明專利較佳的實施例，但本發(fā)明專利的保護范圍并不局限于 此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明專利所公開的范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明專利的技 術方案及其發(fā)明專利構思加W等同替換或改變，都屬于本發(fā)明專利的保護范圍。
【主權項】
1. 一種可能性測度計算樹邏輯檢測模型的優(yōu)化方法，其特征在于：所述方法采用 I-PM_CT模型檢測算法實現(xiàn)，所述I-PM_CTL模型檢測算法的設計基于可能性測度的計算樹 邏輯模型檢測標記算法，包括以下步驟： 51、 利用相關可能性測度對邏輯樹公式進行計算，預處理標識公共子表達式的唯一 性； 52、 在充分確保模型檢測空間平衡狀態(tài)下設定公共子表達式與可能性測度計算樹邏輯 模型狀態(tài)。2. 根據(jù)權利要求1所述的一種可能性測度計算樹邏輯檢測模型的優(yōu)化方法，其特征在 于：步驟S1中，所述可能性測度的計算樹邏輯公式通過語法樹邏輯結構的擴展機制表達， 具體為： 設可能性測度的計算樹邏輯公式的標準語法樹邏輯結構為T〈r〇〇tT>，在這種情況下， 則其擴展語法樹邏輯結構S〈r〇〇ts>的產(chǎn)生步驟如下： 1) 初始化S〈roots>，即roots=null; 2) 對T〈r〇〇tT>實施后序遍歷處理，將某一結點N輸出，當這一個結點N為空時，在該情 況下，則執(zhí)行步驟5)，否則，執(zhí)行步驟3); 3) 若步驟2)輸出的N是唯一的，同時滿足條件，則形成新結點M;否則，若N為 唯一的，同時滿足條件WcS，在這種情況下，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屬于關聯(lián)詞，執(zhí)行步驟4); 4) 若步驟2)輸出的N為中間結點，還滿足條件#cS，并且根結點為N時和S的子樹 匹配，在該情況下，則N為這個語法分析樹的公共子表達式；否則，形成新結點M，同時自T 追溯至S的子結點，利用關聯(lián)詞加以標識，返回執(zhí)行步驟2); 5) 若roots=M，在該情況下，則輸出S的根結點信息，即roots。3. 根據(jù)權利要求1所述的一種可能性測度計算樹邏輯檢測模型的優(yōu)化方法，其特征在 于：步驟S2中，在充分確保模型檢測空間平衡狀態(tài)下設定公共子表達式與可能性測度計算 樹邏輯模型狀態(tài)，具體為： 設免為某一可能性測度的計算樹邏輯公式巾的子表達式，在這種情況下，那么滿足 供C0，同時！D為免的直接子表達式，若預處理了全部的！K對某一可能性測度的計算樹邏 輯公式集合C的直接子表達式實施了唯一性標識，檢測口的具體步驟如下： 1) 判斷f是否實施了唯一性標識，若是，則執(zhí)行步驟2);若否，則執(zhí)行步驟3); 2) 判斷p是否實施了M，+約（仍e 幻驗證，若是，那么則繼續(xù)步驟5)，若否，則執(zhí) 行步驟3); 3) 根據(jù)關聯(lián)詞和預處理機制中的唯一性標識信息，搜索滿足要求的0狀態(tài)，則執(zhí)行步 驟4); 4) 若口為可能性測度的計算樹邏輯公式的公共子表達式，在M中實時對應某一可能性 測度的計算樹邏輯公式集合C的P的狀態(tài)信息，對擴展性語法樹邏輯結構中口唯一性標識 實施檢測操作，然后執(zhí)行步驟5); 5) 若P和巾兩者等價，在這種情況下，則將其非公共子表達式的唯一性標識刪除，否 貝1J，將P唯一性標識狀態(tài)信息輸出。4. 根據(jù)權利要求3所述的一種可能性測度計算樹邏輯檢測模型的優(yōu)化方法，其特征在 于：步驟3)中，所述滿足要求的供狀態(tài)，是指供滿足下式：5. 根據(jù)權利要求3所述的一種可能性測度計算樹邏輯檢測模型的優(yōu)化方法，其特征在 于：所述某一可能性測度的計算樹邏輯公式集合C存在下列關系：6. 根據(jù)權利要求1-5任一項所述的一種可能性測度計算樹邏輯檢測模型的優(yōu)化方法， 其特征在于：所述I-PM_CTL模型檢測算法的輸入?yún)?shù)由兩部分組成，這兩部分為檢測狀態(tài) 集合S的擴展性語法樹邏輯結構和迀移系統(tǒng)模型M，對于所有可能性測度的計算樹邏輯公 式妁來說，利用I_PM_CTL模型檢測算法處理機制后輸出值為M，+釣（仍gCjeS)的驗證 結果。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種可能性測度計算樹邏輯檢測模型的優(yōu)化方法，所述方法采用I-PM_CT模型檢測算法實現(xiàn)，所述I-PM_CTL模型檢測算法基于可能性測度的計算樹邏輯模型檢測標記算法，包括：利用相關可能性測度對邏輯樹公式進行計算，預處理標識公共子表達式的唯一性；在充分確保模型檢測空間平衡狀態(tài)下設定公共子表達式與可能性測度計算樹邏輯模型狀態(tài)。本發(fā)明方法所提出的I-PM_CTL模型檢測算法一方面在很大程度上減小了相關時間復雜度，另一方面還使驗證性能有所提升；通過實驗分析看出，能夠在高復雜性、大規(guī)模環(huán)境中應用。
【IPC分類】G06F17/50
【公開號】CN104951618
【申請?zhí)枴緾N201510394450
【發(fā)明人】陳燕升, 吳忠坤
【申請人】廣東輕工職業(yè)技術學院
【公開日】2015年9月30日
【申請日】2015年7月6日