Büchi自动机确定化分析工具

无限字自动机的确定化是理论计算机研究重要的一部分,在形式化验证,时序逻辑,模型检测等方面有重要应用.自Büchi自动机提出半个世纪以来,其自动机的确定化算法始终是其中的基础.有别于当初只是在理论上对其大小上下界的探索,利用日新月异的高性能计算机技术不失为一种有效的辅助手段.为了深入研究非确定性Büchi自动机确定化算法的实现过程,希望重点研究确定化过程中的索引能否继续被优化的问题,实现确定化研究工具NB2DR.可以对非确定性Büchi自动机进行高效的确定化,并通过工具提供的分析其确定化过程来达到对其确定化算法改进的目的.通过对生成的确定性无限字自动机的索引的深入分析来探索相关索引的理论.该工具还实现了可以根据需要的Büchi自动机的大小与字母表参数,生成确定化的Rabin自动机族,亦可以反向根据需要的指定索引的大小来生成全部Büchi自动机族,测试生成无限字自动机的等价性等功能.

基于标记Büchi自动机的时态描述逻辑ALC-LTL模型检测

时态描述逻辑将描述逻辑的刻画能力引入到命题时态逻辑中,适合于在语义Web环境下对相关系统的时态性质进行刻画。为了对这些时态性质进行高效的验证,在ALC-LTL的基础上研究了时态描述逻辑的模型检测问题。一方面,使用时态描述逻辑ALC-LTL公式来表示待验证的时态规范;另一方面,在对系统建模时借助描述逻辑ALC对领域知识进行刻画。针对上述扩展后得到的模型检测问题,提出了基于自动机的ALC-LTL模型检测算法。模型检测算法由3个阶段组成:首先将时态规范的否定形式和系统模型分别构造成标记büchi自动机;接下来构造这两个自动机的乘积自动机,并将关于ALC的推理机制融入到乘积自动机的构造过程中;最后对该乘积自动机进行判空检测。与LTL模型检测相比,时态描述逻辑ALC-LTL的模型检测引入了描述逻辑的刻画和推理机制,可以在语义Web环境下对语义Web服务等复杂系统的时态性质进行刻画和验证。

基于启发式SCCs的广义Büchi自动机判空检测算法

基于自动机理论模型检测的一个关键算法是判断有穷状态系统是否满足属性的判空检测.对标准Büchi自动机作判空检测,容易引起状态爆炸.本文以TGBA为研究对象,提出基于启发式SCCs的广义Büchi自动机判空检测算法.该算法在on-the-fly算法的基础上结合启发式深度优先搜索和SCCs检测算法,能较快地判断TGBA的非空性.通过正确性证明、复杂性分析和实验验证了该算法的正确可行性.在TGBA非空的情况下,该算法的时空性能比已有算法更优.

模糊Büchi自动机的等价刻画

模糊语言的研究是形式语言研究的焦点之一,然而如何对模糊语言进行刻画甚至更好地分类是其中一个重要研究方向.文章在模糊ω-语言的研究基础上,从模糊逻辑角度研究了模糊ω-正则语言的等价刻画.首先借助广义子集构造方法,证明了任一模糊Büchi自动机与具有分明初始状态和状态转移函数且具有模糊终状态的模糊Büchi自动机是等价的,藉此研究了模糊ω-正则语言的代数刻画和层次刻画,讨论了模糊ω-正则语言关于正则运算的封闭性;其次引入单体二阶Lukasiewicz逻辑的概念,给出模糊Büchi自动机识别语言的等价逻辑刻画;最后通过引入ω-星自由和ω-非周期模糊ω-语言,利用'层次化'处理技巧得到了多值逻辑意义下的分类定理,对模糊ω-正则语言给出了一种分类方法.

Büchi自动机的优化综述

对Büchi自动机进行优化是提高基于自动机的模型检测效率的重要手段。对直接模拟关系、延迟模拟关系和公平模拟关系的概念,进行了比较,并探讨了基于这些模拟关系的自动机优化方法。基于左右语言的优化是完全基于自动机理论的优化方法,于是深入探讨了利用左右语言对Büchi自动机的优化绍方法。最后对未来的研究方向作了简要的介绍。

基于Büchi自动机化简的JavaMOP监控器构造方法

为了提高JavaMOP对程序运行时验证的效率,提出一种基于Büchi自动机化简的JavaMOP监控器构造方法,降低JavaMOP运行时验证的时间和内存开销。该方法将线性时态逻辑(linear temporal logic,简称LTL)描述的属性规范转化为Büchi自动机,利用自动机化简规则对Büchi自动机进行冗余化简,化简后的Büchi自动机再转化为确定性有限自动机,并由此得到监控器的抽象表示。实验结果表明,与JavaMOP现有监控器的方法相比,该方法能够得到更小的Büchi自动机,从而加速JavaMOP监控器的构造过程。

一种基于Büchi自动机的LTL程序模型检测方法

时序逻辑程序的形式化验证对提高程序的正确性具有重要意义。基于自动机的理论,用标签转移系统(S)表示程序的行为,用时序逻辑公式(F)描述程序的性质,构建相应的Büchi自动机,从而证明形式化公式SF是否可满足。

基于LTL Tableau的自动机构造

基于线性时序逻辑(LTL)的模型检验是使用较为广泛的技术。该种模型检验最终归结为有穷自动机的判空问题,其复杂性来源于性质和模型乘积自动机的状态空间膨胀。作者提出了一种构造迟滞交换Co-Büchi自动机(Stuffer Alternating Co-Büchi)的具有线性复杂度的方法,该方法能够降低最终乘积自动机的空间复杂度。

基于自动机理论的UML活动图模型检验方法

UML活动图被认为是最合适的软件过程描述语言,研究UML活动图的模型检验方法是很有必要的。提出一种基于自动机理论的UML活动图的模型检验方法。该方法给出UML活动图的形式语义,通过计算RTC-STEP,得到LTS,并将LTS映射到Büchi自动机,用LTL表示系统性质,并将LTL公式转换为相应的Büchi自动机,用基于自动机理论的模型检验方法检验UML活动图。

量子Müller自动机与单体二阶量子逻辑

给出量子Müller自动机(简称LVMA)的概念,通过引入量子有限步可识别语言和量子状态构造方法,证明了在量子逻辑意义下4类量子Müller自动机彼此相互等价.利用该等价性,建立了量子无穷正则语言的代数刻画和层次刻画,籍此研究了量子无穷正则语言关于无穷正则运算的封闭性.同时,给出了量子Müller自动机所识别语言的单体二阶逻辑描述,深化和推广了量子逻辑意义下的Büchi基本定理.

基于自动机理论的符号模型检验

状态爆炸是模型检验需解决的一个关键问题.基于GPVW算法,以及从LTL公式导出识别该公式的Büchi自动机,用OBDD符号表示,通过符号操作求解自动机乘积.采用符号方法求解出含有初始状态或接受状态的最大连通图,判断自动机是否存在初始状态能否到达含有接收状态的最大连通分支,从而判定所接受的语言是否非空来模型检验LTL公式.采用本文所提出模型检验LTL公式的方法,能在一定程度上解决空间爆炸问题.

线性时序逻辑转换Büchi自动机的按需即时算法

将线性时序逻辑公式转换成Büchi自动机是显式模型检测中的关键环节,Tableau规则是常用转换算法。该文提出了基于Tableau规则的改进算法,将线性时序逻辑公式转换成基于迁移的Büchi自动机。通过在状态和迁移中加入∪公式的满足信息,实现了用一个接受条件集合判断执行序列是否可接受,避免了使用多个接受条件集合进行判断。改进算法引入了按需即时(on-the-fly)去扩展化机制,算法展开状态节点的同时进行状态有效性检测,删除无效节点,合并等价状态和迁移,避免了后置化简。与其他转换工具进行比较实验表明,该算法具有执行速度快、生成自动机的状态数和迁移数少的特征。

一种基于扩展UML状态图的并发工作流验证方法

当并发执行工作流的多个实例时会导致数据流访问时语义的不一致。首先扩展了传统的UML状态图，用它进行工作流实例建模。然后把扩展的UML状态图建立的工作流模型转化为Biichi自动机，并用Biichi自动机之间的积表示多个工作流实例的并发模型。接着给出了和证明了根据并发模型中标记的命题公式判定并发冲突的定理。最后，由于随着实例数目的增加，并发模型中的状态数也会按每个实例的状态数倍增加，为了解决这一问题，在检测并发冲突的算法中采用了on—the—fly技术.

基于SCC空性检测中状态空间的缩减方法

对Couvreur提出的基于强连通图的空性检测算法进行改进,使基于嵌套的深度优先搜索与基于强连通图搜索算法的优势结合起来,在对基于迁移的扩展(具有多个可接受条件)Büchi自动机进行空性检测过程中,使用一个布尔变量标识一个状态,不仅节省了内存消耗,而且一般情况下的性能明显优于已有的算法,最坏情况等同于Couvreur的算法.同时反例寻找过程等同于基于强连通图的检测算法.

多处理器任务调度算法TDS的建模与验证

在多处理器系统中,一个应用所要完成的任务可以分配给同一个处理器处理,也可以分配给多个处理器处理,所以传统的测试方法难以满足多处理器任务调度算法的验证。在此,提出一个基于扩展Büchi自动机的形式化模型,并用该模型来描述多处理器任务调度算法TDS(Task Duplication based Scheduling);用线性时序逻辑描述出算法TDS期望的一些性质;最后在该模型上验证了这些性质。该方法有效地克服了传统测试的局限性,保证了多处理器任务调度的可靠性。

属性序列图:形式语法和语义

在基于场景的软件工程中,时态逻辑被广泛地用来推理并发系统的正确性.模型检验技术允许自动检验系统模型和给定的属性之间的一致性,这些属性常用线性时态逻辑公式来表示.不幸的是,由于这些公式具有复杂的结构使得模型检验技术很难应用在工业实践中.属性序列图可以用来解决这种问题,它是一种基于场景的可视化的语言,容易理解并且具有较强的表达能力,能够克服当前工业中常用的符号中存在的诸多表达缺陷.为了能够完全清晰地描述和理解属性序列图,使其能够广泛地应用,给出其形式语法和基于Bchi自动机的形式语义,并进行了实例研究,讨论了其应用前景.

基于线性时态逻辑的Petri网模型检测

Petri网是一种重要的数学工具,它能有效地对并发系统进行描述和建模。线性时态逻辑LTL则是描述和验证并发系统特性的一种重要的形式化工具,它能方便准确地描述并发系统的重要性质,如安全性和活性。文章深入描述了线性时态逻辑、Büchi自动机、Petri网和同步积之间的内在联系,并探讨了基于线性时态逻辑的Petri网模型检测策略。与其它方法比较,这种模型检测的策略结合了线性时态逻辑和Petri网模型的不同优点,增强了Petri网的模型分析和验证能力。最后,通过对一个并发系统形式化的模型检测分析,验证了相应的结论。

面向参数化LTL的预测监控器构造技术

介绍了一种基于自动机理论的参数化LTL(parameterized LTL(linear temporal logic),简称PALTL)公式运行时预测监控器构造方法.一方面研究PALTL公式的语法、预测语义、赋值提取以及赋值绑定等重要概念,从语法层面保证公式中参数化变量的正确绑定(binding)和使用(using);另一方面给出参数化预测监控器的概念.它由静态和动态两部分组成,静态部分由参数化Büchi自动机表示,动态部分为当前状态处的变量赋值.在系统运行过程中,预测监控器基于静态部分的参数化Büchi自动机,以on-the-fly的方式在当前状态处动态地提取和绑定变量赋值,递进地验证当前程序运行是否满足指定的参数化性质规约.在该过程中,参数化监控器能够精确地识别被验证性质的最小好/坏前缀.

模态顺序图uMSD的形式语义

UML 2.0顺序图已广泛应用于业界,但其语义模糊,以至于不能有效地加以使用.模态顺序图(modal sequence diagram,简称MSD)是对UML 2.0顺序图的模态扩展,区分了强制场景(用universal MSD表示,简称uMSD)和可能场景(用existential MSD表示,简称eMSD).其中,uMSD具有较强的表达能力,能够用于表示并发系统的时态性质,故主要工作围绕uMSD展开.为了使uMSD用于形式化分析、验证和监控,给出基于自动机的uMSD语义解释,并给出各种操作符的算法,用性质规约模式度量uMSD的表达能力.最后进行了实例研究,并讨论了其应用前景.

时间属性序列图:语法和语义

为了表示事件出现的时间约束,扩展属性序列图为时间属性序列图,使其继承属性序列图的优点,并且能够表示时间属性,定义了时间属性序列图的形式语法,并给出基于时间Büchi自动机的形式操作语义;用实时规约模式度量了时间属性序列图的表达力.最后,对时间属性序列图进行了实例研究,显示了其广泛的应用前景.