Variants of the must testing approach have been successfully applied in service oriented computing for analysing the compliance between (contracts exposed by) clients and servers or, more generally, between two peers. It has however been argued that multiparty scenarios call for more permissive notions of compliance because partners usually do not have full coordination capabilities. We propose two new testing preorders, which are obtained by restricting the set of potential observers. For the first preorder, called uncoordinated, we allow only sets of parallel observers that use different parts of the interface of a given service and have no possibility of intercommunication. For the second preorder, that we call individualistic, we instead rely on parallel observers that perceive as silent all the actions that are not in the interface of interest. We have that the uncoordinated preorder is coarser than the classical must testing preorder and finer than the individualistic one. We also provide a characterisation in terms of decorated traces for both preorders: the uncoordinated preorder is defined in terms of must-sets and Mazurkiewicz traces while the individualistic one is described in terms of classes of filtered traces that only contain designated visible actions and must-sets.


翻译:在分析客户和服务器之间(所暴露的合同),或更一般地说,两个同行之间的合规情况时,在以服务为导向的计算中,成功应用了必须测试方法的变式,以分析(由客户和服务器披露的)客户和服务器之间的合规情况;然而,有人认为,多党设想需要更宽容的合规概念,因为合作伙伴通常没有完全的协调能力;我们提议了两个新的测试预购,这是通过限制潜在观察员组成的组合获得的;关于第一个预购,称为不协调,我们只允许使用特定服务接口不同部分的平行观察者,而没有进行互换的可能性;关于第二个预购,我们称之为个人,我们所依赖的是平行观察者,他们认为所有不感兴趣的行动都是沉默的。我们发现,未经协调的预购比古典要粗,必须测试预购前期和细,比个人主义的预购单还要复杂。我们还提供两种预购的分层痕迹的特征:未经协调的预购是在必须设定和Mazurkiewicz痕迹方面界定的。而个别的预购则在过滤痕迹的类别中描述,只包含可见和必须设定的可见的行动。

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月2日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月27日
VIP会员
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员