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GR(1)综合和相关算法的性能启发式。 (英语) Zbl 1435.68195号

综述:LTL GR(1)片段的反应合成已经在许多工作中实现和研究。在这项工作中,我们提出并评估了一系列启发式算法,以潜在地减少GR(1)综合和相关算法的运行时间。该列表包括用于受控前置计算和BDD的几种启发式算法、定点和不可实现性的早期检测、定点循环以及用于不可实现核心计算的几种启蒙算法。我们已经实现了启发式并将其集成到我们的合成环境Spectra Tools中,Spectra是一组用于编写规范、运行合成和相关分析的工具。我们评估了SYNTECH15的启发式,共有6个自主乐高机器人的78个规格,SYNTECK17的启发式共有5个自主乐低机器人的149个规格,所有这些都是由三年级计算机科学专业的学生在我们教过的两个项目课上写的,并且基于文献中的基准。该评估不仅调查了建议的启发式算法改进计算时间的潜力,还调查了现有基准和机器人规范在启发式有效性方面的差异。我们的评估表明,所有启发式算法的应用都取得了积极的结果,这对于原始运行时间较慢的规范更为重要。它还显示了应用于不同规范集时的有效性差异。此外,将Spectra与所有提出的启发式算法以及两个现有工具RATSY和Slugs在两个著名基准上进行比较,结果表明Spectra在大多数规范上都优于这两个工具;规格越大,Spectra相对于其他两个工具的速度越快。

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60年第68季度 规范和验证(程序逻辑、模型检查等)
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