【摘 要】
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针对模型检测过程中产生的反例过于复杂和冗长的问题,提出一种基于时态逻辑ACTL*的模型检测关键反例的提取算法。基于存在性抽象框架提出了关键反例的概念,通过采用图论中对
【基金项目】
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哈尔滨工程大学自由探索资助项目(HEUCF100603)
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针对模型检测过程中产生的反例过于复杂和冗长的问题,提出一种基于时态逻辑ACTL*的模型检测关键反例的提取算法。基于存在性抽象框架提出了关键反例的概念,通过采用图论中对节点权重的计算方法,结合抽象技术,重新分析和设计了反例识别算法。基于关键反例的识别和抽象,算法大大缩减了反例空间,能够更准确迅速地定位错误。实验显示,在不提高算法复杂性的前提下,通过分析和计算模型中节点权重,构造带有权重的Kripke结构,能够更高效地引导反例精化过程,反例识别效率提升15%,同时为设计开发人员提供关于系统失效的更丰富的关键因素信息。
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