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Digitale Hardware/ Software-Systeme- P11 pdf

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Im Folgenden wird die Notation N p verwen-det, um anzuzeigen, dass die Formel p als Verpflichtung f¨ur den n¨achsten Zustand gilt.. 194 5 Eigenschaftspr¨ufungKonstruktion des nichtdeter

Trang 1

192 5 Eigenschaftspr¨ufung

Monitor-Konstruktion f ¨ur PSL-Zusicherungen

Im Folgenden wird die Konstruktion von Monitoren f¨ur PSL-Zusicherungen f¨ur eine Teilmenge der Foundation Language von PSL beschrieben (siehe Abschnitt 2.4.3) Die PSL-FL wird hierbei derart eingeschr¨ankt, dass die Negation von sequentiell

erweiterten regul¨aren Ausdr¨ucken (engl sequential extended regular expressions, SEREs) nicht zul¨assig ist Die resultierende Sprache wird mit PSL-FL −bezeichnet

Definition 5.2.3 (PSL-FL) Alle aussagenlogischen Formeln sind PSL-FL − -For-meln Sei r eine SERE und p1und p2zwei PSL-FL − -Formeln, dann sind auch die folgenden Ausdr¨ucke PSL-FL − -Formeln:

• {r}

• p1 ∨ p2

• p1 ∧ p2

• X p1

• p1 U p2

• p1 R p2

Man muss beachten, dass der Ausschluss der Negation keinen Einfluss auf die Expressivit¨at von LTL-Formeln hat, die keine SEREs verwenden Die abk¨urzenden

Schreibweisen F p1und G p1 lassen sich aus obiger Definition ableiten und sind ebenfalls PSL-FL-Formeln

Die ¨Ubersetzung einer PSL-FL-Formel in einen Monitor erfolgt, indem

mit-tels der sog Tableau-Technik zun¨achst ein nichtdeterministischer endlicher Automat

konstruiert und dieser anschließend in einen deterministischen endlichen Automaten

¨ubersetzt wird Mittels der Tableau-Technik wird die Erf¨ullbarkeit einer LTL-Formel

in einen aussagenlogischen Teil und eine Verpflichtung (engl obligation) f¨ur den

n¨achsten Zustand des Modells zerlegt Beide Teile werden anschließend disjunktiv verkn¨upft

Beispiel 5.2.7 Gegeben ist die LTL-Formel p1U p2 Um diese zu erf¨ullen, muss

entweder p2im aktuellen Zustand gelten oder es gilt p1und im n¨achsten Zustand gilt

verpflichtend p1U p2 Ersteres hebt die Verpflichtung auf, da hierdurch bereits die LTL-Formel im momentanen Zustand erf¨ullt ist Letzteres verlangt, dass nachdem

p1im momentanen Zustand gilt, die urspr¨ungliche LTL-Formel im n¨achsten Zustand erf¨ullt ist

¨

Uberdeckung von PSL-FL − -Formeln

Die disjunktive Verkn¨upfung beider Teile einer zerlegten LTL-Formel wird als ¨ Uber-deckung der LTL-Formel bezeichnet Im Folgenden wird die Notation N (p)

verwen-det, um anzuzeigen, dass die Formel p als Verpflichtung f¨ur den n¨achsten Zustand

gilt Man beachte, dass N(p1) ∧ N(p2) = N(p1∧ p2 ) und !N(p) = N(!p) ist.

Die Berechnung der ¨Uberdeckung einer PSL-FL-Formel wird durch die Be-stimmung der ¨Uberdeckung von Formeln und SEREs bestimmt F¨ur LTL-Formeln kann die ¨Uberdeckung in zwei Schritten bestimmt werden:

Trang 2

1 Jede LTL-Formel wird entsprechend der folgenden Umformungen in einen aus-sagenlogischen Teil und eine Verpflichtung f¨ur den n¨achsten Zustand zerlegt:

p1U p2= p2∨ (p1 ∧ N(p1 U p2))

p1R p2= p2∧ (p1 ∨ N(p1 R p2))

F p = p ∨ N(F p)

2 Umwandlung des Ergebnisses in disjunktive Normalform

Die Berechnung der ¨Uberdeckung von regul¨aren Ausdr¨ucken erfolgt indem re-gul¨are Ausdr¨ucke in Disjunktionen aus dem leeren Symbolε, einer atomaren

Aus-sage b oder eines regul¨aren Ausdrucks zerlegt wird Dies erfolgt in drei Schritten:

1 F¨ur regul¨are Ausdr¨ucke r ,s,t werden zun¨achst die folgenden Distributivregeln

so oft wie m¨oglich angewendet:

(r | s)t = (rt | st)

t (r | s) = (tr | ts)

2 Enth¨alt der regul¨are Ausdruck den∗-Operator, dann wird der entsprechend

re-gul¨are Teilausdruck wie folgt umgeschrieben und anschließend Schritt 1 wie-derholt:

r ∗ = rr∗ |ε

3 Ersetze alle|-Symbole durch Disjunktionen (∨) und jeden Teilausdruck in der Form br wie folgt:

br = b ∧ N(r)

wobei b eine atomare Aussage und r ein regul¨arer Ausdruck ist

Beispiel 5.2.8 Die Berechnung der ¨Uberdeckung f¨ur den regul¨aren Ausdruck(a∗b)∗

sieht somit zun¨achst durch Anwendung der Schritte 1 und 2 wie folgt aus:

(a∗b)∗ = (a∗b)(a∗b)∗ |ε

= ((aa∗ |ε)b)(a∗b)∗ |ε

= (aa∗b | b)(a∗b)∗ |ε

= (aa∗b)(a∗b)∗ | b(a∗b)∗ |ε

Somit ergibt sich die ¨Uberdeckung zu (Schritt 3.):

a ∧ N((a∗b)(a∗b)∗) ∨ b ∧ N((a∗b)∗) ∨ε

Trang 3

194 5 Eigenschaftspr¨ufung

Konstruktion des nichtdeterministischen endlichen Automaten

Durch die wiederholte Berechnung der ¨Uberdeckung kann f¨ur eine PSL-FL-Formel der nichtdeterministische endliche Automat konstruiert werden Die ¨Uberdeckung einer PSL-FL-Formel besteht aus Bedingungen f¨ur den aktuellen Zustand und Ver-pflichtungen f¨ur den folgenden Zustand F¨ur die Verpflichtung wird wiederum die

¨

Uberdeckung berechnet, sofern dies noch nicht geschehen ist Dies kann zu weite-ren Verpflichtungen (dann f¨ur den ¨ubern¨achsten Zustand) f¨uhweite-ren Die wiederholte Berechnung der ¨Uberdeckung terminiert irgendwann, da die verwendeten Umfor-mungen stets nur Teilformeln der Originalformel verwenden, welche eine endliche L¨ange haben

Die Terme der ¨Uberdeckungen ergeben schließlich die Zust¨ande des nichtdeter-ministischen endlichen Automaten Somit kann der nichtdeterministische endliche Automat wie folgt erzeugt werden:

1 Die Anfangszust¨ande entsprechen den Termen der Originalformel

2 F¨uge einen Zustands¨ubergang von einem Zustand x1zu einem Zustand x2

hin-zu, sofern der durch x2repr¨asentierte Term eine Teilformel enth¨alt, welche die

Verpflichtung im n¨achsten Zustand f¨ur die durch x1repr¨asentierte Formel ist

3 F¨uge einen zus¨atzlichen Zustand hinzu und markiere ihn als akzeptierenden stand F¨ur jeden Zustand ohne ausgehenden Zustands¨ubergang f¨uge einen Zu-stands¨ubergang von diesem Zustand zu dem akzeptierenden Zustand hinzu Dies bedeutet auch, dass der akzeptierende Zustand eine Selbstschleife besitzt

4 Markiere jeden Zustands¨ubergang mit der Konjunktion aller atomaren Formeln

in der mit dem Zustand assoziierten Formel

5 Entferne alle Zustands¨uberg¨ange, die mitε markiert sind, indem die entspre-chenden beiden Zust¨ande verschmolzen werden

Beispiel 5.2.9 Es wird wiederum der regul¨are Ausdruck (a∗b)∗ aus Beispiel 5.2.8

betrachtet Die ¨Uberdeckung des regul¨aren Ausdrucks hat zu folgender Formel gef¨uhrt:

a ∧ N((a∗b)(a∗b)∗) ∨ b ∧ N((a∗b)∗) ∨ε

Diese enth¨alt zwei Verpflichtungen f¨ur den n¨achsten Zustand Die Verpflichtung

N((a∗b)∗) entspricht der Originalformel und wird nicht weiter betrachtet F¨ur N(a∗b (a∗b)∗) jedoch muss eine weitere ¨Uberdeckung berechnet werden:

(a∗b)(a∗b)∗ = ((aa∗ |ε)b)(a∗b)∗

= (aa∗b | b)(a∗b)∗

= (aa∗b)(a∗b)∗ | b(a∗b)∗

Die ¨Uberdeckung ergibt sich zu:

a ∧ N((a∗b)(a∗b)∗) ∨ b ∧ N((a∗b)∗)

Diese ¨Uberdeckung enth¨alt wiederum zwei Verpflichtungen f¨ur den n¨achsten Zu-stand F¨ur beide ist jedoch bereits die ¨Uberdeckung berechnet, weshalb die Berech-nung der ¨Uberdeckungen beendet wird

Trang 4

Der zugeh¨orige nichtdeterministische endliche Automat ist in Abb 5.19 zu

se-hen Die Zust¨ande s0, s1und s2sind die Anfangszust¨ande und entsprechen den drei Termen der ¨Uberdeckung der Originalformel aus Beispiel 5.2.8 Die Zust¨ande s3und

s4entsprechen den Termen der ¨Uberdeckung der Verpflichtung N((a∗b)(a∗b)∗) Der

akzeptierende Zustand ist in diesem Beispiel mit s2verschmolzen worden, da s2 le-diglich einen ausgehenden Zustands¨ubergang mit der Markierungεzu dem akzep-tierenden Zustand besitzt

b b b

a

a

ε

a b a

T

b ∧ N((a∗b)∗)

a ∧ N(a∗b(a∗b)∗)

a ∧ N((a∗b)(a∗b)∗) b ∧ N((a∗b)∗)

s3

s4

s2

Abb 5.19 Nichtdeterministischer endlicher Automat f¨ur den regul¨aren Ausdruck(a∗b)∗

[472]

Beispiel 5.2.10 Gegeben ist die PSL-FL − -Formel !p → G {(a | b)∗} Man beachte,

dass die Negation (!) nicht auf eine SERE angewendet wurde Die ¨Uberdeckung der Formel errechnet sich zu:

!p → G {(a | b)∗} = p ∨ {(a | b)∗} ∧ N(G {(a | b)∗})

= p ∨ {((a | b)(a | b)∗ |ε)} ∧ N(G {(a | b)∗})

= p ∨ {(a(a | b)∗ | b(a | b)∗ |ε)} ∧ N(G {(a | b)∗})

= p ∨ {a} ∧ N(G {(a | b)∗}) ∨ {b} ∧ N(G {(a | b)∗}) | {ε)}

∧ N(G {(a | b)∗})

Bei der letzten Umformung wurde ausgenutzt, dass p ∧ G p = G p ist.

Man sieht, dass keine weiteren Verpflichtungen f¨ur den n¨achsten Zustand ent-standen sind, f¨ur die noch keine ¨Uberdeckung bestimmt wurde Der resultierende nichtdeterministische Automat ist in Abb 5.20a) zu sehen Anfangszust¨ande sind

die Zust¨ande s0, s1, s2und s3 Der akzeptierende Zustand ist s4 Der nichtdetermi-nistische endliche Automat ohneε- ¨Uberg¨ange ist in Abb 5.20b) zu sehen

Determinierung

Ein einzelner Simulationslauf kann in einem nichtdeterministischen endlichen Auto-maten die Ausf¨uhrung vieler unterschiedlicher Pfade anregen All diese m¨oglichen

Trang 5

196 5 Eigenschaftspr¨ufung

ε

ε∧ N(G {(a | b)∗})

T

T

b a

a b

p

b)

T T

a

b a

a b

p

a)

b ∧ N(G {(a | b)∗})

a ∧ N(G {(a | b)∗})

b ∧ N(G {(a | b)∗})

a ∧ N(G {(a | b)∗})

s2

s1

s0

s4

s3

Abb 5.20 a) nichtdeterministischer endlicher Automat f¨ur die PSL-FL− -Formel !p →

G{(a | b)∗} mitε- ¨Uberg¨angen und b) ohneε- ¨Uberg¨ange [472]

Pfade zu verfolgen kann sehr aufwendig sein Andererseits kann bei der Determinie-rung eines nichtdeterministischen endlichen Automaten eine exponentielle Anzahl

an Zust¨anden entstehen Dennoch ist es w¨unschenswert einen nichtdeterministischen endlichen Automaten in einen endlichen Automaten zu transformieren, so dass die-ser direkt als Monitor oder Generator in der Simulation dienen kann Hierzu wird

¨ublicherweise die sog Teilmengenkonstruktion verwendet.

Die Teilmengenkonstruktion funktioniert wie folgt:

1 Erzeuge einen Anfangszustand f¨ur den deterministischen endlichen Automaten, der die Menge aller Anfangszust¨ande des nichtdeterministischen endlichen Au-tomaten repr¨asentiert

2 F¨ur jeden neuen Zustand s im deterministischen endlichen Automaten verfahre

wie folgt:

• F¨ur jeden Buchstaben i im Alphabet bestimme den Folgezustand s  Dieser

repr¨asentiert alle Folgezust¨ande im nichtdeterministischen endliche

Auto-maten, die durch Eingabe von i in einem der Zust¨ande, die in s repr¨asentiert

sind, erreichbar sind

• F¨uge s zu den Zust¨anden des deterministischen endlichen Automaten hinzu, sofern dieser Zustand noch nicht existiert, und f¨uge einen mit i markierten Zustands¨ubergang von s nach s hinzu

• Alle Zust¨ande im deterministischen endlichen Automaten, die einen

ak-zeptierenden Zustand des nichtdeterministischen endlichen Automaten re-pr¨asentieren, sind akzeptierende Zust¨ande

Beispiel 5.2.11 Betrachtet wird wiederum die PSL-FL − -Formel !p → G {(a | b)∗}

aus Beispiel 5.2.10 Der zugeh¨orige deterministische Automat ist in Abb 5.21 zu sehen

Trang 6

p ∧!{a | b} !{a | b}

!{a | b} !p ∧ {a | b}

T

T

{a | b}

{a | b}

!p ∧ {a | b}

p ∧ {a | b}

s3

s2

Abb 5.21 Deterministischer endlicher Automat f¨ur die PSL-FL− -Formel !p → G {(a | b)∗}

[472]

Die Hardware-Synthese von Monitoren ist aus den generierten Monitoren unter der Annahme m¨oglich, dass Zeitpunkte f¨ur Zustands¨uberg¨ange mittels eines Takt-signals definiert sind F¨ur Software- oder Systembeschreibungen m¨ussen geeignete Ereignisse zun¨achst spezifiziert werden (siehe auch Abschnitt 8.1.4)

5.3 Symbolische Modellpr ¨ufung

Die in Abschnitt 5.2 vorgestellten Verifikationsmethoden zur CTL-Modellpr¨ufung basieren auf einer expliziten Aufz¨ahlung der erreichbaren Zust¨ande Aus diesem Grund sind diese Verfahren nur auf relativ kleine Systeme anwendbar Die Effizienz der Algorithmen kann jedoch erheblich gesteigert werden, wenn der Zustandsraum

symbolisch repr¨asentiert wird Dabei werden Zustandsmengen nicht mehr durch

Aufz¨ahlung der Zust¨ande, sondern implizit durch Formeln repr¨asentiert, wobei eine einzelne Formel eine Menge von vielen Zust¨anden beschreiben kann Im Folgenden werden Verfahren zur symbolischen CTL- und LTL-Modellpr¨ufung vorgestellt

5.3.1 BDD-basierte CTL-Modellpr ¨ufung

F¨ur eine symbolische CTL-Modellpr¨ufung m¨ussen analog zur symbolischen

Er-reichbarkeitsanalyse aus Abschnitt 4.3.3 die Zust¨ande s ∈ S der temporalen Struktur

M = (S,R,L) bin¨ar codiert werden Hierzu dient die Funktion:

σS : S → B k

Die Zahl k ∈ N ist dabei die Anzahl der f¨ur die Codierung verwendeten bin¨aren Variablen Damit k¨onnen Zustandsmengen S  ⊆ S als charakteristische Funktionen

ψS  dargestellt werden, mit der Eigenschaft:

∀s ∈ S :ψ(s)) = T ⇔ s ∈ S 

Trang 7

198 5 Eigenschaftspr¨ufung

Weiterhin ergibt sich die charakteristische FunktionψR:Bk × B k → B f¨ur die

Zu-stands¨ubergangsrelation zu:

ψRS (s),σ S (s )) =



T falls (s,s  ) ∈ R

Die charakteristischen Funktionen k¨onnen effizient mit reduzierten geordneten bin¨a-ren Entscheidungsdiagrammen repr¨asentiert werden (siehe Anhang B)

Mit den charakteristischen Funktionen k¨onnen nun die Funktionen COMPUTE, COMPUTE EX, COMPUTE EG und COMPUTE EU derart umgeschrieben wer-den, dass die CTL-Modellpr¨ufung symbolisch durchgef¨uhrt werden kann Jede sym-bolische Berechnung gibt dabei eine charakteristische Funktionψ:Bk → B der

be-rechneten Zustandsmenge zur¨uck

Zun¨achst wird die Funktion SYM COMPUTE vorgestellt Diese erh¨alt als

Argu-mente die temporale Struktur M und die CTL-Formelϕ

SYM COMPUTE(M,ϕ){

SWITCH

CASEϕ= F:

ψ:= F;

CASEϕ= T:

ψ:= T;

CASEϕ∈ V:

ψ:=s ∈{ s  ∈ S |ϕ∈ L (s )}σS (s);

CASEϕ= p ∨ q:

SYM COMPUTE(M, q));

RETURNψ;

}

Im Falle, dassϕ eine atomare Formel v ∈ V darstellt, muss die Zustandsmenge derjenigen Zust¨ande symbolisch repr¨asentiert werden, die mit der Variablen v

mar-kiert sind Die symbolische Repr¨asentation dieser Menge ist die Disjunktion der Co-dierungen der entsprechenden Zust¨ande Die Methode SYM COMPUTE EX kann dann wie folgt implementiert werden:

SYM COMPUTE EX(M,ψp){

ψ:= ∃σ S (s ) :ψp | s: =s  ∧ψR;

RETURNψ;

}

Trang 8

Die Funktion SYM COMPUTE EX erh¨alt als Argument die temporale Struktur und die charakteristische Funktionψp, welche die Menge derjenigen Zust¨ande repr¨asen-tiert, deren direkte Vorg¨anger bestimmt werden sollen Die Funktion gibt die cha-rakteristische Funktion der Menge der Zust¨ande zur¨uck, die direkte Vorg¨anger der Zust¨ande codiert durchψpsind

Die Funktion SYM COMPUTE EG kann wie folgt realisiert werden:

SYM COMPUTE EG(M,ψp){

ψN:= T;

DO

ψR:=ψN;

ψN:=ψp ∧ SYM COMPUTE EX(M,ψN);

UNTIL (ψNR)

RETURNψN;

}

Die Funktion erh¨alt die temporale Struktur M und die charakteristische Funktion

ψp der Zustandsmenge S pals Argument und liefert die charakteristische Funktion

f¨ur die Menge derjenigen Zust¨ande, in denen EGp gilt Da es sich hierbei um die

Berechnung des gr¨oßten Fixpunktes handelt, wird ψN mit T initialisiert Statt der

Berechnung der Schnittmenge wie in der Funktion COMPUTE EG, erfolgt nun die Konjunktion Boolescher Funktionen

Schließlich l¨asst sich die Funktion SYM COMPUTE EU wie folgt umsetzen:

SYM COMPUTE EU(M,ψpq){

ψN:= F;

DO

ψR:=ψN;

ψN:=ψq ∨ (ψp ∧ SYM COMPUTE EX(M,ψN));

UNTIL (ψNR)

RETURNψN;

}

Als Argumente erh¨alt die Funktion die temporale Struktur M sowie die

charakte-ristischen Funktionenψpundψq f¨ur die Zustandsmengen S p und S q Die Funktion

gibt eine charakteristische Funktion f¨ur die Menge der Zust¨ande zur¨uck, die E p U q

erf¨ullen Hierbei handelt es sich um die Bestimmung des kleinsten Fixpunktes, wes-halbψN vor der Iteration mitF (dem symbolischen ¨Aquivalent der leeren Menge)

initialisiert wird

5.3.2 SAT-basierte Modellpr ¨ufung

F¨ur die Modellpr¨ufung wird eine Spezifikation der geforderten funktionalen Eigen-schaften mittels einer Temporallogik vorgenommen, w¨ahrend das System als

tem-porale Struktur modelliert wird Explizite Modellpr¨ufung (siehe Abschnitt 5.2) hat jedoch oft mit der Zustandsraumexplosion zu k¨ampfen, weshalb symbolische Mo-dellpr¨ufung weit h¨aufiger zum Einsatz kommt Wie oben beschrieben, haben sich

Trang 9

200 5 Eigenschaftspr¨ufung

bin¨are Entscheidungsdiagramme (BDD) als geeignet herausgestellt, um große Zu-standsr¨aume zu codieren Mit BDDs ist es m¨oglich, Systeme mit mehreren hundert Zustandsvariablen effizient zu traversieren Dabei h¨angt die Gr¨oße der BDDs jedoch stark von der gew¨ahlten Variablenordnung ab und eine optimale Variablenordnung

zu finden ist wiederum ein schweres Problem Vor diesem Hintergrund ist leicht

zu erkennen, dass f¨ur reale Systeme mit mehreren tausend Zustandsvariablen eine BDD-basierte Modellpr¨ufung nicht immer zielf¨uhrend ist

In [48, 49] stellen Biere et al ein SAT-basiertes Modellpr¨ufungsverfahren vor Die grundlegende Idee besteht darin, ein Gegenbeispiel einer gegebenen L¨ange k zu

suchen Somit handelt es sich bei der SAT-basierten Modellpr¨ufung um eine

Metho-de, welche die Falsifikation zum Ziel hat Hierf¨ur wird eine aussagenlogische For-mel konstruiert, die genau dann erf¨ullbar ist, wenn ein solches Gegenbeispiel

exis-tiert Somit spricht man bei SAT-basierter Modellpr¨ufung auch von einer beschr¨ank-ten Modellpr¨ufung (engl bounded model checking), wobei die maximale L¨ange des

gesuchten Gegenbeispiels die Schranke angibt Die Vorteile dieses Ansatzes liegen auf der Hand: Erstens k¨onnen Gegenbeispiele mittels SAT-basierter Modellpr¨ufung oftmals sehr schnell gefunden werden Dies liegt in der SAT-Solvern zugrundelie-genden Tiefensuche (siehe Anhang C.2) Dabei sollte beachtet werden, dass das Auffinden von Gegenbeispielen eine hohe industrielle Relevanz besitzt Zweitens

liefert SAT-basierte Modellpr¨ufung, sofern die Schranke k sukzessive erh¨oht wird,

k¨urzest m¨ogliche Gegenbeispiele, was oftmals das Verst¨andnis f¨ur das Gegenbeispiel erh¨oht Drittens ist der Speicherbedarf von SAT-basierter Modellpr¨ufung wesentlich geringer als bei BDD-basierter Modellpr¨ufung Dies erlaubt die Pr¨ufung wesentlich gr¨oßerer Systeme Schließlich ben¨otigt SAT-basierte Modellpr¨ufung keine

optimier-te Variablenordnung Standardverfahren wie in Anhang C.2 sind ausreichend

Im Folgenden wird die SAT-basierte symbolische Modellpr¨ufung f¨ur funktionale Eigenschaften, die in linearer temporaler Aussagenlogik (LTL, siehe Abschnitt 2.4.2) spezifiziert sind, vorgestellt Die Semantik von LTL-Formeln ist in Definition 2.4.4

auf Seite 76 bez¨uglich einer gegebenen temporalen Struktur M = (S,R,L) und einem

Pfad ˜s angegeben Die temporale Struktur besteht aus einer Zustandsmenge S, einer

¨

Ubergangsrelation R ⊆ S × S und einer Markierungsfunktion L : S → 2 V , wobei V

die Menge der atomaren Formeln (aussagenlogische Variablen) ist Ein Pfad ˜s=

s0,s1, ,s i ,  ist eine Sequenz an Zust¨anden ˜s i:= s i ,s i+1,  beschreibt einen

Suffix von ˜s i s :˜ = s0, ,si  beschreibt einen Pr¨afix von ˜s.

Handelt es sich bei M nicht um eine lineare Struktur, kann das Modellpr¨ufungs-problem f¨ur LTL-Formeln unterschiedlich betrachtet werden Die wird als univer-selle bzw existentielle Modellpr¨ufung bezeichnet und basiert auf der G¨ultigkeit der

Formel

Definition 5.3.1 (G ¨ultigkeit von LTL-Formeln) Eine LTL-Formelϕheißt univer-sell g¨ultig, falls f¨ur eine temporale Struktur M gilt, dass ∀˜s : M, ˜s |=ϕ ist Eine LTL-Formelϕheißt existentiell g¨ultig, falls f¨ur eine temporale Struktur M gilt, dass

∃˜s : M, ˜s |=ϕist.

Universelle und existentielle G¨ultigkeit ergeben sich aus der Darstellung von Formeln in CTL* Aus dieser Darstellung ergibt sich ebenfalls, dass eine

Trang 10

LTL-Formelϕf¨ur eine gegebene temporale Struktur M universell g¨ultig ist, genau dann,

wenn¬ϕ nicht existentiell g¨ultig ist Um also das universelle Modellpr¨ufungspro-blem zu l¨osen, reicht es, die gegebene LTL-Formel zu negieren und anschließend

zu zeigen, dass das korrespondierende existentielle Modellpr¨ufungsproblem keine L¨osung besitzt Dies kann geschehen, indem man versucht, ein Gegenbeispiel zu fin-den Gelingt dies nicht, ist die Originalformel universell g¨ultig Da typischerweise eine Darstellung von LTL-Formeln in CTL* ¨uber die universelle G¨ultigkeit erfolgt, ist f¨ur die Einf¨uhrung der SAT-basierten Modellpr¨ufung die Diskussion der existen-tiellen Modellpr¨ufung hinreichend

In SAT-basierter Modellpr¨ufung wird eine beschr¨ankte Modellpr¨ufung durch-gef¨uhrt, wobei lediglich ein endlicher Pr¨afixi s eines Pfades ˜˜ s betrachtet wird, der

eine L¨osung f¨ur das existentielle Modellpr¨ufungsproblem sein k¨onnte Dabei wird

die L¨ange des Pr¨afixes mit einer Schranke k begrenzt Diese Schranke wird

typi-scherweise sukzessive inkrementiert, wenn es nicht m¨oglich ist, ein Gegenbeispiel f¨ur die gew¨ahlte Schranke zu finden

Eine wichtige Beobachtung ist, dass ein endlicher Pr¨afix dennoch eine unendli-che Sequenz von Zust¨anden repr¨asentieren kann, wenn dieser Schleifen enth¨alt

(sie-he Abb 5.22b)) Falls der Pr¨afix des Pfades keine Schleife enth¨alt (Abb 5.22a)), sagt dieser nichts ¨uber das endlos laufende System aus Betrachtet man beispielsweise die LTL-Formel Gϕ Nur ein Pr¨afix mit einer Schleife und G¨ultigkeit vonϕ in jedem Zustand kann ein Modell f¨ur diese LTL-Formel darstellen Ein Pr¨afix, bei dem in

je-dem Zustand s0bis s kϕerf¨ullt ist, der aber keine Schleife von s kzu einem fr¨uheren Zustand enth¨alt, kann kein Modell f¨ur Gϕsein

Abb 5.22 a) Pr¨afix ohne Schleife und b)(k,l)-Schleife [49]

Definition 5.3.2 ((k,l)-Schleife) Ein Pfad ˜s wird f¨ur ein gegebenes l und k mit l ≤ k

als (k,l)-Schleife bezeichnet, wenn gilt s k+1= s l und ˜ s = u·v ∞ mit u = s0, ,sl −1

und v = s l , ,s k .

Definition 5.3.3 (k-Schleife) Existiert ein l ∈ Z ≥0mit l ≤ k, so dass ˜s eine (k,l)-Schleife ist, so wird ˜ s auch einfach als k-Schleife bezeichnet.

F¨ur eine beschr¨ankte SAT-basierte Modellpr¨ufung ist es notwendig, dass die

Se-mantik von LTL-Formeln (siehe Definition 2.4.4 auf Seite 76) durch eine

beschr¨ank-te Semantik von LTL-Formeln approximiert wird F¨ur die beschr¨ankbeschr¨ank-te Semantik wird lediglich ein Pr¨afix von einem Pfad bestehend aus k+ 1 Zust¨anden betrachtet, d h

k s˜= s0, ,sk  Falls dieser Pfad eine k-Schleife ist, so bleibt die LTL-Semantik aus

Definition 2.4.4 erhalten:

Ngày đăng: 03/07/2014, 08:20