12、Session 13: 终止

Session 13: 终止

1. 引言

终止性分析是软件验证中至关重要的一环。无论是操作系统、网络服务器还是数据库引擎,这些反应式系统都由多个组件构成,每个组件都必须保证在执行完毕后能够正确返回给调用者。如果这些函数意外地未能返回,将会导致系统无响应甚至崩溃。因此,证明这些系统组件的终止性一直是一项巨大的挑战。直到现在,还没有任何工具能够在处理超过20,000行代码的同时,准确支持编程语言特性,如任意嵌套循环、递归函数、指针别名、副作用、函数指针等。Terminator填补了这一空白。

2. Terminator工具简介

Terminator是一款用于程序分析和验证终止性的工具。它支持大型程序片段(超过20,000行代码),并且结合了C语言特性,如任意嵌套循环、任意嵌套递归函数、指针别名和副作用、函数指针等。它是完全自动化的,无需提供任何注释或辅助证明论据(例如,排名函数)。它会自动合成终止性论证。在无法精炼证明的情况下,Terminator会在控制流图中产生以(可能嵌套的)循环路径形式的反例。在程序分析术语中,Terminator是过程间、路径敏感和上下文敏感的。

2.1 技术基础

Terminator的技术基础包括谓词抽象、下推模型检查和迭代反例引导的抽象精炼。这些技术来源于现有的软件模型检查器,如Blast、Magic和Slam。通过这些技术,Terminator能够有效地处理复杂的程序结构,并自动生成终止性证明。

3. 应用案例

为了证明Terminator的有效性,研究团队将其应用于大小从5,000到35,000行代码不等的设备驱动程序,以验证它们的调度例程在被调用时总是返回给

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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