We define a method for taking advantage of net reductions in combination with a SMT-based model checker. We prove the correctness of this method using a new notion of equivalence between nets that we call polyhedral abstraction. Our approach has been implemented in a tool, named SMPT, that provides two main procedures: Bounded Model Checking (BMC) and Property Directed Reachability (PDR). Each procedure has been adapted in order to use reductions and to work with arbitrary Petri nets. We tested SMPT on a large collection of queries used during the 2020 edition of the Model Checking Contest. Our experimental results show that our approach works well, even when we only have a moderate amount of reductions.


翻译:我们与基于SMT的模型核对器共同界定了利用净减量的方法。我们用我们称之为多面式抽取的蚊帐之间的等值新概念来证明这种方法是正确的。我们的方法已在一个名为SMPT的工具中得到实施,它提供了两个主要程序: " 穿透式检查 " 和 " 财产直接可达性 " 。每个程序都进行了调整,以便使用减量,并与任意的Petrii网合作。我们测试了SMPT在2020年版 " 测试竞赛模型 " 期间使用的大量查询。我们的实验结果表明,我们的方法效果良好,即使我们只有适度的减量。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
面向健康的大数据与人工智能,103页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年12月29日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
【ST2020硬核课】深度神经网络,57页ppt
专知会员服务
43+阅读 · 2020年8月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
241+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
学术报告|UCLA副教授孙怡舟博士
科技创新与创业
9+阅读 · 2019年6月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年5月6日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月9日
VIP会员
相关主题
相关VIP内容
面向健康的大数据与人工智能,103页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年12月29日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
【ST2020硬核课】深度神经网络,57页ppt
专知会员服务
43+阅读 · 2020年8月19日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
241+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
学术报告|UCLA副教授孙怡舟博士
科技创新与创业
9+阅读 · 2019年6月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年5月6日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员