带时间约束的LTL性质的模型检测的实现

针对当前的模型检测工具不能对时间自动机直接检测带时间约束的线性时序逻辑性质的问题,对带时间约束的线性时序逻辑性质的模型检测进行了研究。带时间约束的线性时序逻辑公式转Büchi自动机后,性质自动机的迁移边上含有了时间约束,在对性质自动机和模型自动机的复合进行空性检测时,通过使用不同方法对如何获取性质自动机迁移边上的时间约束进行了研究,实现了对带时间约束的线性时序逻辑性质的检测,扩展了工具CATV的检测范围,方便了用户的使用。     

实时系统形式规格说明在PVS中的建立

本文首先简介了时间自动机和时间B櫣chi自动机形式模型,结合时间化时序逻辑(TimedTemporalLogic)的语法和语义,利用定理证明器PVS(PrototypeVerificationSystem)实现了定义在时间自动机状态(或运行)上的时间化分支(或线性)时序逻辑规格说明的形式体系。在此基础上,结合一个经典的实时系统实例,用该体系对其实时特性进行了形式描述和形式验证,并得到了良好的结果。     

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。     

带数据约束的概率实时系统的验证

带数据约束的概率实时系统是指一种既带有概率时间约束又带有数据变量约束的计算系统。目前将离散数据约束和连续时间约束统一在一个概率模型中的规范及验证研究较少。提出了一种既带有连续数据约束又带有离散数据约束的规范——基于连续时间的概率ZIA规范,并给出了它的时序逻辑。对于CTL和PCTL而言,尽管这些逻辑很强大,但是只能反映时序性质,因此提出一个新的形式化语言CTML来表达度量性质查询,同时保留表达时序性质的能力并给出概率ZIA规范的验证算法。     

基于线性时序逻辑的实时系统模型检查

模型检查是一种用于并发系统的性质验证的算法技术.LTLC(linear temporal logic with clocks)是一种连续时间时序逻辑,它是线性时序逻辑LTL的一种实时扩充.讨论实时系统关于LTLC公式的模型检查问题,将实时系统关于LTLC公式的模型检查化归为有穷状态转换系统关于LTL公式的模型检查,从而可以利用LTL的模型检查工具来对LTLC进行模型检查.由于LTLC既能表示实时系统的性质,又能表示实时系统的实现,这就使得时序逻辑LTLC的模型检查过程既能用于实时系统的性质验证,又能用于实时系统之间的一致性验证.     

带有时钟变量的线性时序逻辑与实时系统验证

为了描述实时系统的性质和行为,10多年来,各种不同的时序逻辑,如Timed Computation Tree Logic,Metric Interval Temporal Logic和Real-Time Temporal Logic等相继提出来.这些时序逻辑适于表示实时系统的性质和规范,但不适于表示实时系统的实现模型.这样,在基于时序逻辑的实时系统的研究中,系统的性质和实现通常是用两种不同的语言来表示的.定义了一个带有时钟变量的线性时序逻辑(linear temporal logic with clocks,简称LTLC).它是由Manna和Pnueli提出的线性时序逻辑在实时情况下的一个推广.LTLC既能表示实时系统的性质,又能很方便地表示实时系统的实现.它能在统一的语义框架中表示出从高级的需求规范到低级的实现模型之间的不同抽象层次上的系统描述,并且能用逻辑蕴涵来表示不同抽象层次的系统描述之间的语义一致性.LTLC的这个特点将有助于实时系统的性质验证和实时系统的逐步求精.     

一种有效的基于LTL和Petri网的模型检测方法

模型检测的一个主要方法是构建线性与时序逻辑（LTL）公式φ的否定形式等价的Büchi自动机Aφ和系统模型M的正交积，并检测正交积的可接受语言是否为空。通过对Generalized Büchi自动机进行化简，可以减小自动机的状态空间，从而提高模型检测的效率。根据所提出的方法设计并实现的基于LTL和Petri网进行模型检测的工具包，可以有效地对基于Petri网表示的系统模型进行模型检测。     

工作流时序约束模型分析与验证方法

为了解决工作流时间建模与时序一致性验证问题,以时序逻辑和模型检查为基础,提出了一种工作流时间建模与时序一致性验证方法.该方法用一阶逻辑描述工作流模型及其时间信息,用时序逻辑描述工作流的时序约束,用模型检查算法对时序约束进行验证与分析.该方法不是针对某一种时序约束提出来的,而是能够验证任何用时序逻辑描述的工作流时序约束.该方法还能够对未通过验证的时序约束提供工作流运行实例作为反例,帮助用户定位模型的问题.以一个工作流时间建模和时序一致性验证的实例证实了所提出方法的有效性.     

基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型

针对现有时序逻辑在描述复杂不确定时间信息方面的局限性,提出了一种基于直觉模糊集的不确定时序逻辑模型。该模型分别定义了离散论域和连续论域下的不确定点时序逻辑、点-时段时序逻辑以及时段时序逻辑的判定公式;引入直觉模糊集的犹豫度参数,使得推理结果更加精确。最后通过实例对两类不确定时间信息进行描述,并对其时序逻辑关系的可能性进行度量。通过分析表明该模型是比较优越的。     

度量区间时序逻辑下四旋翼的集成任务与运动规划

本文采用优化方法解决度量区间时序逻辑下进行四旋翼的集成任务与运动规划问题。传统方法通常将任务约束和运动约束分层处理。由于不同规划层所使用的抽象模型并不完全匹配,任务规划层求解出的高层策略往往无法有效地被低层的运动规划层执行,从而只能找到次优的运动轨迹甚至找不到解。本文摒弃分层规划的策略,采用B样条拟合运动轨迹,将问题转化问一个混合整数线性规划问题,直接在同一层处理带有时序逻辑的任务约束以及运动约束。与其他现有方法对比,我们的方法保证了连续时间下的轨迹也可以完全满足所有约束条件,而非只有离散的轨迹点才可以满足。我们用四旋翼模型进行了一系列仿真验证,仿真结果表明了方法的有效性     

从基于迁移的扩展Büchi自动机到Büchi自动机

目前的模型检测方法中,有一种方法是基于自动机来实现的.具体做法是:将抽象出的系统模型用Büchi自动机来表示,将需要验证的性质用LTL(linear temporal logic)公式来表达;然后将LTL公式取反后转化为Büchi自动机,并检查这两个自动机接受语言之间的包含关系.有一类LTL公式转化为Büchi自动机的算法是:在计算过程中,首先得到一个标注在迁移上的扩展Büchi自动机(transition-based generalized Büchi automaton,简称TGBA),然后把这种扩展Büchi自动机转换成非扩展的Büchi自动机.针对这类转换算法,根据Büchi自动机接受语言的特点,重新定义了基于迁移的扩展Büchi自动机的求交运算,减少了需要复制的状态个数,使转换后的自动机具有较少的状态.测试的结果表明:对随机产生的公式,新算法相对于以往的算法有明显的优势.     

多核模型检测工具CTAV的实现与优化

在计算机计算能力大大增强的时代,为了提高对时间自动机进行空性检测的效率,进一步高效利用多核处理器的优势,研究了利用Büchi自动机的多核空性判定算法改造CTAV,使它成为一款时间自动机模型关于线性时序逻辑的多核模型检测工具,从而提高模型检测的效率.通过对符号化状态之间包含关系的研究,利用这种状态之间的包含关系更快的找到接收路径并避免不必要的状态展开,实现了多核模型检测算法的优化,对比了一些常见模型的验证数据,取得了更好的效果.     

一类时间自动机的时间约束可满足性判定方法

时间自动机是一种有效描述实时系统行为的计算模型。借助时间自动机对实时系统进行分析、设计能够保证所开发的实时系统具有较高的可靠性。在此过程中对时间自动机的验证是非常关键的一步。验证的主要目的是为了保证时间自动机能够正确地描述实时系统。其中迁移的时间约束可满足性就是需要验证的性质之一。常用的方法是通过构造时间区域自动机来实现,但该方法所涉及的状态数目巨大。该文针对一类时间自动机的特点给出了基于时间关系矩阵来判定时间约束可满足性的方法,结果表明该方法能够有效地减少状态数。     

时间区间时序逻辑的判定性与表达能力

模型检测技术在实时系统验证中被广泛使用。离散时间区间时序逻辑满足性是可判定的,因而也是可模型检测的。连续时间域时间区间时序逻辑是否可模型检测,则并不清楚。约束时间域到非负实数,证明了其可满足性是不可判定的,但存在该逻辑的可判定子集,并发现了这样的子集。由于模型检测问题可归约为时序逻辑满足性判定问题,因此结果表明,时间区间时序逻辑不可模型检测,但其可判定子集可模型检测。     

带数据约束实时系统的模型检测

带数据约束的实时系统是指一种既带有时间约束又带有数据变量约束的计算系统。目前将离散数据约束和连续时间约束统一在一个模型中的规范及验证研究较少。文中提出了一种既带有连续数据约束又带有离散数据约束的规范——基于连续时间的ZIA规范,并给出它的时序逻辑。MARTE是UML在嵌入式实时系统领域的建模规范,在工业界的应用非常广泛,但是目前对其模型检测的研究较少。在MARTE的基础上扩展Z,提出了Z-MARTE,并将Z-MARTE转换为基于连续时间的ZIA模型,在实现对连续时间ZIA模型检测的同时,也实现了对Z-MARTE的模型检测。最后通过一个实例进行验证,说明此方法可行有效。     

随机时序逻辑的模糊时间扩展方法

基于随机时序逻辑(SQTL),通过扩展模糊时间来表达系统的模糊时间关系,并实现一种表达能力更强的时序逻辑——模糊随机时序逻辑(FSQTL)。FSQTL能够建模实时系统中的确定时间、概率时间、随机时间和模糊时间,并利用可能性实现对性能需求的分析。     

基于UPPAAL的数据关联时序有限自动机模型验证

对数据关联过程建立了时序有限自动机模型,时序有限自动机时钟变量只取整数值,从而减小数据关联过程生成的状态空间。在一定的时间约束下,使用模型检测工具UPPAAL对所建模型的关键性质——关联准确性进行了分析和验证。检测结果验证了利用UPPAAL进行数据关联准确性分析的可行性。     

基于自动机的概率计算树逻辑验证方法

根据带有随机特征的复杂信息系统性质验证的需求,针对离散概率回报模型的分层直到公式,提出一种性质验证分析方法。在综合各种离散随机逻辑的基础上,使用一种同时具有迁移回报及迁移步区间表达能力的概率计算树逻辑表示系统模型的分层直到路径公式性质,使用自动机技术建模路径公式,通过构造积模型完成模型与自动机的同步演化,基于积模型给出相应的状态概率满足算法。实例结果验证了该方法的可行性和有效性。     

UML Statecharts的模型检验方法

统一建模语言UML已广泛应用于软件开发中,验证UML模型是否满足某些关键性质成为一个重要问题.提出了对UML Statecharts进行模型检验的方法.首先用扩展层次自动机结构化地表示UML Statecharts,然后给出其操作语义,通过寻找最大无冲突迁移集可以保证语义的正确性.对于具有无穷运行的系统,该操作语义可以映射到一个Büchi自动机.使用基于自动机理论的模型检验方法来验证UML Statecharts的线性时态逻辑性质,并给出方法验证由Statecharts和协同图建模的复杂多对象系统.     

时序逻辑在有效性控制中的应用研究

工作流系统中的活动是与时间有着紧密联系的,如何保证恰当的活动在恰当时间被执行是工作流系统中的关键问题。探讨了如何利用时序逻辑来解决上述问题,提出了工作流系统中有效性的概念,给出了基于时序逻辑的有效性约束模型,并利用模型检测技术提供了验证有效性约束的方法,最后给出一个实例说明该方法的正确性。