20、结论与未来工作

结论与未来工作

1. 总结研究的主要发现

在本研究中，我们提出了一种新的符号技术，用于生成和存储异步系统中带有活动但未启用事件信息的可达性图。这一方法利用了多终端多值决策图（MTMDDs）和克罗内克矩阵的数据结构，并通过应用基于饱和的算法来收集所需信息。符号技术的应用不仅提高了内存和执行时间的效率，还使得复杂系统的行为分析成为可能。

1.1 符号技术与可达性图生成

符号技术在生成和存储可达性图方面具有显著优势。通过使用MTMDDs和克罗内克矩阵，我们能够在不显式存储每个状态的情况下，符号性地表示扩展的可达性图和未定时系统的增强可达图。这一方法显著减少了内存占用，并提高了计算效率。

例如，考虑一个具有大量状态的异步系统。传统的状态空间扩展方法会导致状态空间的爆炸性增长，从而限制了可管理的可达性集合的维度。为了解决这一问题，我们引入了基于符号技术的解决方案。具体步骤如下：

1. 初始化 ：从初始状态开始，使用多值决策图（MDD）表示系统状态空间。
2. 饱和算法 ：应用饱和算法，迭代地处理每个MDD节点，直到所有节点达到最终饱和状态。
3. 信息收集 ：在每个节点处，收集有关活跃但未启用事件的信息，并将其编码为克罗内克矩阵。
4. 符号表示 ：将扩展的可达性图和增强可达图符号化存储，减少显式存储的需求。

1.2 优化算法的执行时间和内存占用

为了进一步优化算法的执行时间和内