32、复杂系统建模与验证：ASK系统与医疗工作流案例

复杂系统建模与验证：ASK系统与医疗工作流案例

1. ASK系统模型验证

在对ASK系统模型进行验证时，使用了Vereofy的LTLIO和BTSL模型检查引擎以及双模拟检查器。除了已解释不成立的属性外，其他属性均得到验证。对于SchedulerMonk的属性检查，大部分能在一秒内完成，与简化变体的双模拟检查用时16秒。以下是不同调度器变体的验证时间总结：
| 属性 | 验证 (tq1) | 验证 (tq3) | 验证 (tq3) |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| ΨH3 | 0.5s | 7.3s | 7.8s |
| 公平性的可实现性 | 5.7s | 324s | 2713s |
| ΦL2 | 5.3s | 329s | 2913s |
| ΦL3 | 2.4s | 200s | 3034s |
| ΦL4 | 11.0s | 816s | 3533s |

在验证过程中，还发现并修复了Vereofy的一些实现效率问题，并开发了进一步的优化启发式方法，以处理此类规模的模型。由于模型各层的完整详细组合难以实现，采用了抽象技术，如从具体数据值进行自动抽象、用更通用行为的组件替换等，以在不依赖详细行为的层面获得见解。

2. ASK系统建模与验证的意义

采用协调语言的外生建模方法有助于将复杂系统分层分解为可管理的组件。对于像ASK这样的分布式复杂系统，其通信和协调方面可以以明确直观的方式建模，将协调与计算分离，实现组件和协调代码的独立自上而下细化。在建模阶段，能深入了解ASK系统各部分及其复杂交互。Vereofy的输入形式支持ASK系统建模，可全面指定复杂组