位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
变量极小不可满足在模型检测中的应用
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:《软件学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京210096, [2]北京大学软件与微电子学院,北京100871, [3]Department of Computer Science, University of Paderborn, Paderborn 33095, Germany
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60425206, 60773104, 60403016, 60633010 ( 国家自然科学基金); in Part by the Jiangsu Planned Projects for Postdoctoral Research Funds of China under Grant No.0701003B (江苏省博士后科研资助计划)
中文摘要:

提出一个结合变量抽象和有界模型检测(BMC)的验证框架,用于证明反例不存在或输出存在反例,引入变量极小不可满足(VMU)的数学概念来驱动抽象精化的验证过程,一个VMU公式F的变量集合是保证其不可满足性的一个极小集合.严格证明了VMU驱动的精化满足抽象精化框架中的两个理想性质:有效性和极小性.虽然VMU的判定问题和极小不可满足(MU)一样难,即D^p完全的,该案例研究表明,在变量抽象精化过程中,VMU比MU更为有效。

英文摘要:

This paper presents a framework combining variable abstraction with bounded model checking, in order to prove the counterexamples' absence or establish the counterexamples' existence. A mathematical definition of variable minimal unsatisfiability (VMU) is introduced to drive this abstraction refinement process. The set of variables of VMU formula is a minimal one guaranteeing its unsatisfiability. Furthermore, the authors prove that VMU-driven refinement is valid and minimal by mathematical reasoning. Although the determining problem of VMU is as hard as the well-known problem called minimal unsatisfiability (MU), i.e. De-complete, the case study has shown that VMU could be more effective than MU in variable abstraction refinement process.

同期刊论文项目
期刊论文 87 会议论文 20
期刊论文 88 会议论文 47
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609