8、定时参与者的偏序约简与不确定感知信号时序逻辑推理

定时参与者的偏序约简与不确定感知信号时序逻辑推理

1. 定时参与者偏序约简实验

在航空交通控制系统（ATCs）领域的基准测试中，对标准语义和提出的偏序约简（POR）方法的模型检查时间和内存消耗进行了比较。实验将一个ATC应用建模为四个组件，每个组件包含 $n^2/4$ 个模拟ATC应用中航行路线的参与者，还可能有一些模拟源机场和目的地机场的参与者。使用Ptolemy II作为实现平台来基于两种方法生成状态空间。

实验考虑了三种场景：
- 场景（S1） ：使用低并发模型，$n = 10$。
- 场景（S2） ：使用低并发模型，$n = 18$。
- 场景（S3） ：使用高并发模型，$n = 18$。

为每个场景中的10000架飞机生成一批飞行计划，并将这批计划划分为更小的批次 $p_i$（$1 ≤ i ≤ 100$）。随着飞机数量和 $n$ 的增加，模型的并发度也会增加。

实验结果如下表所示：
| 场景 | 标准语义可处理航班数 | 标准语义状态数（对应航班数） | POR方法可处理航班数 | POR方法状态数（对应航班数） |
| — | — | — | — | — |
| S1 | 最多3800 | 超过3800航班无法在45分钟内生成状态空间 | 7100 | 286427 |
| S2 | 最多2400 | 超过2400航班无法在45分钟内生成状态空间 | 5100 | 333283 |
| S3 | 最多13 | 13航班生成15280638个状态（45分钟）