先进工具助力系统分析与验证
在系统分析与验证领域,有两款工具表现出色,它们分别是用于广义多边形混合系统验证的 GSPeeDI 以及基于分层图重写的 LMNtal 语言模型。下面将详细介绍它们的特点、优势以及应用场景。
GSPeeDI:广义多边形混合系统验证工具
GSPeeDI 相对于 SPeeDI 有两大主要改进,这使得它需要对广义多边形差分包含(GSPDIs)的可达性分析进行全新实现。
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优势特点
- 放宽假设限制 :能够分析不受“良好性假设”限制的系统。这一改进增加了可分析系统的数量,但也带来了一些实际影响,比如需要更复杂的向量/函数库,并且对遍历边和循环的可行路径的限制更宽松,从而导致搜索空间更大。如果所有区域都是“良好”的,SPeeDI 的性能会更好,但它无法处理包含非“良好”区域的系统。
- 采用广度优先搜索 :与 SPeeDI 基于深度优先生成可行路径的算法不同,GSPeeDI 使用广度优先搜索。深度优先算法可能不一定能生成最短的反例,但它的优势在于能在算法执行过程中直接生成反例。
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复杂度分析
- 运行时间复杂度的影响因素 :工具的运行时间复杂度主要受两个因素影响,一是计算有向 GPSDI 图中所有简单循环,二是执行广度优先搜索算法。后者在最坏情况下具有双重指数时间复杂度,但在实际应用中,可以通过一组启发
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