34、自动细化的实验结果

自动细化的实验结果

1 实验环境与方法论

自动细化（Interpolation-based Refinement）作为模型检查中的一种关键技术，旨在通过动态调整抽象模型来提高验证效率。为了评估这项技术的实际效果，我们设计了一系列实验，涵盖了不同的应用场景和复杂度级别。实验的主要目的是验证自动细化是否能够在实际应用中显著提升验证效率，同时保持较高的准确性。

1.1 实验平台

实验平台搭建在一个配备Intel i7-9700K处理器、32GB RAM和NVIDIA GeForce RTX 2080显卡的高性能计算机上。操作系统为Ubuntu 20.04 LTS，所有实验均在该环境中进行。实验工具包括：

• Cascade ：C断言检查器和演绎引擎，用于验证C程序中的断言。
• YASM ：基于CEGAR框架的软件模型检查器，用于验证和反驳属性。
• Terminator ：用于终止性分析的工具，能够处理复杂的程序结构。

1.2 实验方法论

实验分为两部分进行：

1. 基准测试 ：选择一组公开可用的基准程序，涵盖不同类型的应用场景，包括操作系统、网络协议栈和数据库系统等。每个基准程序都经过详细的预处理，确保其具备足够的复杂度以验证自动细化的效果。

2. 自定义测试 ：针对特定领域的复杂程序，如多线程