7、并行化符号组合模型检查算法的应用与优化

并行化符号组合模型检查算法的应用与优化

1. 引言

并发程序的验证一直以来都是一个极具挑战性的课题,尽管模型检查方法已经取得了显著的进步。主要的困难在于状态爆炸问题:验证问题在组件数量上是PSPACE难的,这意味着可达状态空间的大小可以是进程数量的指数级。为了应对这一挑战,组合推理和其他抽象方法被广泛应用,以缓解状态爆炸的影响。组合推理特别适合并行化,因为每个进程可以分别进行分析,且进程间的信息交换受到分析局部性的限制。

在本篇文章中,我们将深入探讨一种并行的、符号化的模型检查算法,该算法基于组合推理方法构建。通过这种方式,我们可以有效地利用多核处理器的优势,显著提高验证的效率。

2. 方法概述

2.1 组合推理简介

组合推理是一种强大的技术,它通过将全局验证问题分解为多个局部验证问题来解决。每个进程分别进行分析,进程间的信息交换受到分析局部性的限制。这种方法不仅提高了验证的效率,还使得并行化变得更加容易。

2.2 并行化符号组合模型检查算法

该算法的核心思想是构建一系列每个进程(即局部)的不变量,这些不变量共同意味着所需的全局安全属性。具体来说,局部不变量的计算是一个同时的不动点评估,这很容易实现并行化。推理的局部性有助于限制跨线程同步的频率和数量,从而获得良好的并行性能。

2.2.1 局部不变量的计算

局部不变量的计算是通过同时的不动点评估来实现的。每个线程负责计算不动点的一个组成部分,线程间仅限于传达进程转换对共享程序状态的影响。这种设计使得算法易于并行化,并减少了跨线程同步的需求。

2.2.2 活性属性的并行化 </
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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