基于悖论分析和增量求解的快速反例压缩算法

使用反例压缩算法,从反例中剔除冗余信息,从而使反例易于理解,是目前的研究热点.然而,目前压缩率最高的BFL(brute force lifting)算法,其时间开销过大.为此,提出一种基于悖论分析和增量式SAT(boolean satisfiablilty problem)的快速反例压缩算法.首先,根据反证法和排中律原理,该算法对每一个自由变量v,构造一个SAT问题,以测试v是否能够避免反例.而后对其中不可满足的SAT问题,进行悖论分析,抽取出导致悖论的变量集合.所有不属于该集合的变量,均可作为无关变量直接剔除.同时,该算法使用增量式SAT求解方法,以避免反复搜索冗余状态空间.理论分析和实验结果表明,与BFL算法相比,该算法能够在不损失压缩率的前提下获得1～2个数量级的加速.     

Lazy Slicing for State-Space Exploration

CEGAR (Counterexample-guided abstraction refinement)-based slicing is one of the most important techniques in reducing the state space in model checking.However,CEGAR-based slicing repeatedly explores the state space handled previously in case a spurious counterexample is found.Inspired by lazy abstraction,we introduce the concept of lazy slicing which eliminates this repeated computation.Lazy slicing is done on-the-fly,and only up to the precision necessary to rule out spurious counterexamples.It identifies a spurious counterexample by concretizing a path fragment other than the full path,which reduces the cost of spurious counterexample decision significantly.Besides,we present an improved over-approximate slicing method to build a more precise slice model.We also provide the proof of the correctness and the termination of lazy slicing,and implement a prototype model checker to verify safety property.Experimental results show that lazy slicing scales to larger systems than CEGAR-based slicing methods.     

概率时态认知逻辑模型检测中三值抽象技术的研究

 为缓解概率时态认知逻辑模型检测中的状态空间爆炸问题,提出了概率时态认知逻辑的三值抽象技术.具体研究内容包括:定义抽象模型及模型上概率时态认知逻辑的三值语义,依据状态空间等价划分建立初始抽象模型,并证明抽象技术对概率时态认知逻辑的满足性保持关系;提出概率时态认知逻辑模型检测算法;依据初始模型检测的结果,给出利用最小证据和最小反例引导的抽象系统的求精过程.最后通过Dining Cryptographer协议说明了抽象技术的应用,及其在约简系统状态空间方面的效果.     

模型检测基于概率时间自动机的反例产生研究

模型检测基于概率系统的反例产生问题,在最近引起人们的关注.已有的工作主要围绕模型检测Markov链的反例产生而开展.基于概率时间自动机(PTA)是Markov链的不确定性和系统时钟的扩展.关注的是模型检测PTA的反例产生问题.首先通过在PTA上寻找概率之和恰好大于λ的κ条最大概率的路径,并根据这些路径和原PTA构造原PTA的一个子图,从而快速找到违背性质的具有较少证据的反例.然后精化此结果——通过逐条加入上述各条最大概率的路径来精确地计算已加入路径所构成的PTA子图的最大概率.由于考虑到符号状态交集对概率系统的影响,可以得到证据更少的反例.     

伪MTL-代数(WPBL-代数)的正规滤子

给出伪MTL-代数（WPBL-代数）的一些新性质。通过一个重要反例说明了伪BL-代数正规滤子的充要条件在伪MTL-代数（WPBL-代数）中不再成立，并给出伪MTL-代数（WPBL-代数）正规滤子的一个新的等价条件。利用这些结果，建立了伪MTL-代数（WPBL-代数）的商代数结构。     

具体反例生成与图形化显示系统

模型检测是用来验证系统模型是否满足所期望性质的一种形式化方法,模型检测相对于其它的模型检验方法有两个显著的特点,一个是它对模型进行检测的过程是自动化的,另一个是当系统不满足所验证的性质时,它会给出一条反例路径,这条反例路径可以为系统修正提供帮助．本文研究的重点就是如何使这条反例路径的生成在高效的同时其反例信息又直观易懂,为系统修正带来更方便快捷的帮助．本文中实现了具体反例生成与图形化显示系统（简称CCGS）,它能快速生成离散语义下具体反例并图形化显示时间自动机沿着该具体反例的运行过程．实验结果表明CCGS能够快速生成具体反例路径信息,并且能够图形化显示具体反例信息,为系统修正提供更直观的信息,提高系统的正确性和安全性．     

A counterexample on the optimality equation in Markov decision chains with the average cost criterion

We consider Markov decision processes with denumerable state space and finite control sets; the performance index of a control policy is a long-run expected average cost criterion and the cost function is bounded below. For these models, the existence of average optimal stationary policies was recently established in [11] under very general assumptions. Such a result was obtained via an optimality inequality. Here, we use a simple example to prove that the conditions in [11] do not imply the existence of a solution to the average cost optimality equation.     

一种基于最弱前置条件的软件错误定位算法

错误定位是软件调试中非常耗时费力的活动之一,自动错误定位技术可以有效地提高调试效率,降低调试成本.基于最弱前置条件的错误定位技术,首先计算出程序需要满足的最弱前置条件,并为其构造错误分析图;然后在错误分析图上依照失败测试用例进行初始化标记;最后限定分析图的输入和输出,自顶向下再次对其进行标记,找到冲突的结点,从而进行错误定位.实验结果表明,相对于其它方法,文中提出的方法能有效地提高程序错误定位的效率,使得调试人员只需检查更少的语句即可找到出错的位置.     

数据库完整性在数据库原理课程中的地位及实践意义研究

结合多年的教学和信息系统研发经验,提出了数据库完整性在应用中的现实意义,探讨了其在“数据库原理”课程教学中的重要地位,并通过教学实践对该课程各种教材的数据库完整性内容进行了比较,提出了适应学生理解和掌握的教学方式。实践证明,加强数据库完整性的实例教学,尤其是注重反例对完整性的影响的教学方式对该知识点的强化具有很好的效果。     

Automated Fault Localization for C Programs

If a program does not fulfill a given specification, a model checker delivers a counterexample, a run which demonstrates the wrong behavior. Even with a counterexample, locating the actual fault in the source code is often a difficult task for the verification engineer.We present an automatic approach for fault localization in C programs. The method is based on model checking and reports only components that can be changed such that the difference between actual and intended behavior of the example is removed. To identify these components, we use the bounded model checker CBMC on an instrumented version of the program. We present experimental data that supports the applicability of our approach.