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近年来,统计模型检测技术已经得到了广泛的应用,不同的统计算法对统计模型检测的性能有所影响。主要对比不同统计算法对统计模型检测的时间开销影响,从而分析算法的适用环境。选择的统计算法包括切诺夫算法、序贯算法、智能概率估计算法、智能假设检验算法及蒙特卡罗算法。采用无线局域网协议验证和哲学家就餐问题的状态可达性验证为实例进行分析,使用PLASMA模型检测工具进行验证。实验结果表明,不同的统计算法在不同的环境中对模型检测的效率有不同的影响。序贯算法适用于状态可达性性质的验证,时间性能最优;智能假设检验算法与蒙特卡罗算法适合验证复杂模型。这一结论有助于在模型检测时对统计算法的选择,从而提高模型检测的效率。 相似文献
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复杂实时系统的验证问题一直备受关注。验证过程中,验证特性可以用时序逻辑来描述,但时序逻辑对于非专业人员而言较为复杂,难度较大。观察者模式是一个额外的子系统,可以将复杂的验证特性转换为简单的可达性问题,同时也可以避免使用复杂的验证算法。将Etienne和Nouha Abid等人提出的抽象的观察者模式应用到实时系统实例——Train-Gate系统中,采用UPPAAL工具对Train-Gate系统中的某些场景建立观察者模型,并采用对比实验将验证结果与无观察者模式状态下的验证结果进行对比。对比结果表明,使用观察者模式和验证特性都可以得到正确的验证结果,但观察者更节省时间,对于非专业人员而言更简单且更容易接受。因此,使用观察者模式对如Train-Gate的实时系统进行验证是可行的。 相似文献
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C/C 语言中的动态内存管理机制自由且灵活,但动态内存的使用容易引入内存泄漏,导致系统性能降低甚至系统崩溃。为了更加有效的检测内存泄漏,提出了一个基于有界模型检测技术的C/C 程序内存泄漏检测方案MLD-CBMC。该方案以C/C 程序文件为输入,利用有界模型检测技术,对程序进行展开处理,加入内存泄漏性质,并利用可满足性模理论(SMT)对程序约束和性质组成的验证条件编码,使用SMT求解器对验证条件求解,将检测内存泄漏问题转换为求解可满足性问题,实现C/C 程序内存泄漏的检测。通过实验验证了方案的有效性,并与其他有界模型检测工具进行对比实验,实验证明方案对内存泄漏的检测能力更强。 相似文献
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