Современные проблемы информатики Лекция 1 Введение Транзиционные системы.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Современные проблемы информатики Лекция 2 Алгебра поведений.
Advertisements

Современные проблемы информатики Лекция 3 Поведение транзиционных систем Обогащения алгебры поведений.
СПбГУИТМО, каф. Вычислительной техники Выбор исполнимой модели для описания логики переходов веб- приложений Чепурной Александр Иванович Начный руководитель:
Автор: Вельдер С. Э., аспирант Руководитель: Шалыто А. А., доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Технологии программирования» Верификация.
Верификация автоматных программ Г. А. Корнеев А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики.
Типовые модели объектов и систем управления. Типовые модели.
1 Язык сети Петри Алфавит Σ– конечное множество символов. Строка – любая последовательность символов конечной длины из символов алфавита Пустая строка.
Визначення і властивості автомата. Автомати Мілі та Мура.
Теория вычислительных процессов Сети Петри для моделирования Преподаватель: Веретельникова Евгения Леонидовна 1.
Построение автоматов управления системами со сложным поведением на основе тестов с помощью генетического программирования Федор Николаевич Царев, СПбГУ.
Технология верификации управляющих программ со сложным поведением, построенных на основе автоматного подхода Руководитель проекта – А. А. Шалыто Докладчик.
Нейро-автоматное управление в машинном обучении Выполнил: Губин Ю.А. ст. гр Руководитель: Шалыто А.А. д.т.н, проф., зав. каф. ТП, СПбГУ ИТМО.
Теория автоматов Основные понятия, способы задания, типы автоматов.
Совместное применение генетического программирования и верификации моделей для построения автоматов управления системами со сложным поведением К. В. Егоров,
Методы тестирования Впрактике тестирования используются методы: статический, детерминированный, стохастический ивреальном масштабе времени. Статическое.
Расширение технологии UniTESK средствами генерации структурных тестов Дмитрий Воробьев
АлтГТУ им И. И. Ползунова. АлтГТУ им. И. И. Ползунова Модель распределенной системы мониторинга.
Применение автоматного программирования во встраиваемых системах В. О. Клебан, А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных.
Автоматное программирование А. А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики 2009 г.
Вопрос 1 Ответ 1 Правильный ответ Ответ 3 Ответ 4.
Транксрипт:

Современные проблемы информатики Лекция 1 Введение Транзиционные системы

2 План лекций Теория взаимодействующих процессов (CCS, CSP, ACP) Инсерционное программирование (агенты и среды) Темпоральная логика и проверка моделей (model checking) Верификация софтвера (MSC, SDL, UML) Пруверы и солверы

3 Теории взаимодействия и параллелизма (communication, interaction and concurrency) Структурная теория автоматов Сети Петри CCS => π-calculus (R.Milner) CSP (T.Hoar) ACP (J.A.Bergstra, J.W.Klop) => Handbook on Process Algebra (2000) Коалгебры (J.J.M.M.Rutten, TCS 249(2000)) Mobile ambients (L.Cardelli, A.Gordon) Агенты и среды (инсерционное программирование) (A.Letichevsky, D.Gilbert, 1999)

4 Транзиционные системы Ординарные транзиционные (динамические) системы : S – пространство состояний Т – отношение переходов Транзитивное замыкание Движение в фазовом пространстве (поток) Изменение состояния электронной системы Изменение состояния софтверной системы

5 D.Park (1981) Размеченные транзиционные системы А – множество меток символы, события, действия Автоматы: входные символы, вход/выход Программы: операторы, условия Исчисления: состояния – формулы, действия – правила вывода Взаимодействующие распределенные системы: передача (прием) сообщений Базы данных запросы, ответы

6 Смешанные системы наблюдаемые переходы скрытые переходы

7 Атрибутные транзиционные системы D={0,1} (Не размеченные переходы) Автоматы Мура Программы над памятью Типизированная память Системы Крипке (модальная логика)

8 Настроенные системы Другие важные классы транзиционных систем: Стохастические и нечеткие; Системы реального времени. начальные состояния заключительные состояния неопределенные состояния

9 Применения Моделирование поведения и взаимодействия Исследование моделей и предсказание Спецификация Верификация Генерация кода Генерация тестов Софтвер Хардвер Экологические Социальные Средства исследования моделей ДоказательстваМоделирование + Системы Биологические

10 Трассовая эквивалентность История: Трасса: Трасса для атрибутной системы: трассы из в

11 Система детерминирована:

12 s s's'

13 Бисимуляционная эквивалентность bisimilarity (Milner 1980, D.Park 1981) Отношение бисимуляции (bisimulation): a R s a t R a R s a t R

14 Бисимуляция есть эквивалентность Бисимуляционная эквивалентность состояний совпадает с максимальной бисимуляцией на S. a s a t a

15 Отношение бисимуляции распространяется на состояния разных систем. Для детерминированных систем бисимуляционная эквивалентность состояний совпадает с трассовой. Бисимуляционная эквивалентность систем R R R R R R

16 Бисимуляционная эквивалентность смешанных систем

17 Редукция смешанных систем Добавляем новые переходы и настройку состояний: ss ssss a a, * )()(, * SSsSSsss Удаляем скрытые переходы

18 Смешанная транзиционная система и ее редукция бисимуляционно эквивалентны бисимуляция смешанная система ее редукция