Modellkontroll är en välkänd och helautomatisk teknik för att kontrollera programvaruegenskaper, vanligtvis ges som temporal logik formler på programvariabler. De flesta modellkontroller som finns i litteraturen använder exakta deterministiska algoritmer för att kontrollera egenskaperna. Dessa algoritmer kräver vanligtvis enorma mängder beräkningsresurser om den kontrollerade modellen är stor. Vi föreslår här användning av en ny typ av Ant Colony Optimization (ACO) modell, ACOhg, för att vederlägga säkerhetsegenskaper i samtidiga system. ACO-algoritmer är stokastiska tekniker som tillhör klassen metaheuristiska algoritmer och som inspirerats av verkliga myrors födobeteende. De traditionella ACO-algoritmerna kan inte hantera modellkontrollproblemet och därför använder vi ACOhg för att ta itu med det. Resultaten visar att ACOhg algoritmer hittar optimala eller nära optimala felspår i felaktiga samtidiga system med en minskad mängd resurser, överträffande algoritmer som är state-of-the-art i modellkontroll. Detta faktum gör dem lämpliga för kontroll av säkerhetsegenskaper i stora samtidiga system, där traditionella tekniker misslyckas med att hitta fel på grund av modellens storlek.
Alba m.fl. senare visade effektiviteten av Ant Colony Optimization (ACO) för modellen kontroll REF.
Finding safety errors with ACO
{'venue': "GECCO '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}