Abstrakt. Kompositionsresonemang syftar till att förbättra skalbarheten hos kontrollverktygen genom att reducera den ursprungliga verifieringsuppgiften till underproblem. Förenklingen grundar sig vanligtvis på principerna för antagandegarantering och kräver att systemet bryts ned i komponenter samt att lämpliga miljöantaganden för komponenter identifieras. En ny metod för automatisk härledning av lämpliga antaganden är baserad på L * algoritmen för aktiv inlärning av vanliga språk. I detta dokument presenterar vi en helt automatisk strategi för kompositionsresonemang genom att automatisera nedbrytningssteget med hjälp av en algoritm för hypergrafpartitionering för balanserad klustring av variabler. Vi föreslår också heuristiska förbättringar av antagande identifieringsfasen. Vi rapporterar om en implementering baserad på NuSMV, och experiment som studerar effektiviteten av automatisk nedbrytning och de totala besparingarna i beräkningskraven för symbolisk modellkontroll.
Alur och Nam Ref gör antagande-garantibaserade resonemang i samband med symbolisk modellkontroll.
Learning-based symbolic assume-guarantee reasoning with automatic decomposition
{'venue': 'In ATVA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}