Автор: Вельдер С. Э., аспирант Руководитель: Шалыто А. А., доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Технологии программирования» Верификация.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Верификация автоматных программ Г. А. Корнеев А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики.
Advertisements

Технология верификации управляющих программ со сложным поведением, построенных на основе автоматного подхода Руководитель проекта – А. А. Шалыто Докладчик.
Построение автоматов управления системами со сложным поведением на основе тестов с помощью генетического программирования Федор Николаевич Царев, СПбГУ.
Применение автоматного программирования во встраиваемых системах В. О. Клебан, А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных.
Автоматное программирование А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики 2009 г.
Совместное применение генетического программирования и верификации моделей для построения автоматов управления системами со сложным поведением К. В. Егоров,
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Разработка программного средства 3Genetic для генерации автоматов управления системами со сложным поведением Государственный контракт «Технология.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Дипломная работа Ивановой О.О., группа 545 Научный руководитель: д. ф.-м. н., профессор Терехов А.Н. Генерация кода по диаграмме активностей.
Графическая нотация наследования автоматных классов Данил Шопырин ЗАО «Транзас Технологии» Анатолий Шалыто СПбГУ ИТМО.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Автоматное программирование А.А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики 2007 г.
Автоматическая генерация кода программ с явным выделением состояний Канжелев С.Ю. магистрант СПбГУ ИТМО Шалыто А.А. доктор технических наук профессор СПбГУ.
Нейро-автоматное управление в машинном обучении Выполнил: Губин Ю.А. ст. гр Руководитель: Шалыто А.А. д.т.н, проф., зав. каф. ТП, СПбГУ ИТМО.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
Разработка методов совместного применения генетического и автоматного программирования Федор Николаевич Царев, гр Магистерская диссертация Научный.
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СРЕДЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ Модель – упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении. Модели строят для познания.
Применение методов решения задачи удовлетворения ограничениям для построения управляющих конечных автоматов по сценариям работы Владимир Ульянцев Научный.
Применение генетического программирования для реализации систем со сложным поведением Санкт-Петербургский Государственный Университет Информационных Технологий,
Транксрипт:

Автор: Вельдер С. Э., аспирант Руководитель: Шалыто А. А., доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Технологии программирования» Верификация автоматных моделей на основе построения редуцированного графа переходов СПбГУ ИТМО, кафедра компьютерных технологий, 2009 г.

Постановка задачи 2 / 17 1.Требуется предложить эффективный метод верификации программ, построенных на основе автоматного подхода. Этапами верификации должны быть такие преобразования: Автоматная модель модель Крипке алгоритм верификации путь в модели Крипке путь (подробный) в исходном автомате. 2.Реализовать метод в инструментальном средстве для ЭВМ и применить его для верификации конкретных приложений. Трассы, построенные программой, должны однозначно отображаться из модели Крипке в автомат.

Model checking 3 / 17

Семантика CTL 4 / 17

Преимущества автоматных программ при верификации 5 / 17 Модели программ, создаваемые на основе Switch-технологии, могут быть эффективно проверены, так как в таких программах управляющие состояния явно выделены, а их количество обозримо. Это позволяет строить компактные модели Крипке даже для программ большой размерности. Программа, спроектированная на основе автоматного подхода, является хорошим приближением к модели Крипке.

Вынесение выходных воздействий в отдельные состояния 6 / 17

Обработка автоматов, вложенных в состояние 7 / 17

Обработка переходов: выделение всех возможных комбинаций входных воздействий 8 / 17

Обработка переходов: построение редуцированного графа 9 / 17

Пример построения модели: внешний автомат 10 / 17

Пример построения модели: вложенный автомат 11 / 17

Пример построения модели: модель Крипке 12 / 17

Построение контрпримера 13 / 17

Контрпример в исходной модели: внешний автомат 14 / 17

Контрпример в исходной модели: вложенный автомат 15 / 17

Общий вид контрпримера или подтверждающей трассы 16 / 17 Если есть хотя бы один путь, подтверждающий свойство, то найдётся соответствующий путь вида αβ ω.

Заключение. Результаты 17 / 17 1.Предложены методы моделирования (конвертации автомата в модель Крипке) и спецификации, однозначно отражающие поведение автомата, позволяющие различать состояния, события и выходные воздействия в формулах темпоральных логик. 2. Получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ, в которой реализован алгоритм верификации и построения контрпримеров. Контрпримеры имеют вид смешанной периодической последовательности состояний и отображаются однозначно из модели Крипке в автомат. 3. Предлагаемый подход апробирован на примерах автоматных моделей программ, таких как модель поведения инфракрасного пульта ДУ и модель банкомата (НИР, выполняемая по гос. контракту от ).