Kontroll av sammansättningen är en lovande metod för att ta itu med problemet med statsexplosion i samband med modellkontroll. En kompositionsteknik förespråkar att bevisa egenskaper hos ett system genom att kontrollera egenskaper hos dess komponenter i en antagande-garanti stil. Tillämpningen av denna teknik är dock svår eftersom den innebär icke-trivial mänsklig input. I detta dokument presenteras en ny ram för att utföra antagande-garanti resonemang på ett inkrementellt och helt automatiserat sätt. För att kontrollera en komponent mot en fastighet, vår strategi genererar antaganden som miljön behöver för att uppfylla för fastigheten att hålla. Dessa antaganden skrivs sedan ut på resten av systemet. Antaganden beräknas med hjälp av en inlärningsalgoritm. De är till en början ungefärliga, men blir gradvis mer exakta med hjälp av motexempel som erhålls genom modellkontroll av komponenten och dess omgivning, växelvis. Denna iterativa process kan när som helst dra slutsatsen att egendomen antingen är sann eller falsk i systemet. Vi har implementerat vårt tillvägagångssätt i LTSA-verktyget och tillämpat det på ett NASA-system.
De är inte tillämpliga på den utbildningsbaserade grunden för antagande-garanti i REF.
Learning Assumptions for Compositional Verification
{'venue': 'TACAS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}