We present an algorithm for the repair of parameterized systems. The repair problem is, for a given process implementation, to find a refinement such that a given property is satisfied by the resulting parameterized system, and deadlocks are avoided. Our algorithm employs a constraint-based search for candidate repairs, and uses a parameterized model checker to determine their correctness and update the constraint system in case errors are reachable. We apply this algorithm on systems that can be represented as well-structured transition systems (WSTS), including disjunctive systems, pairwise rendezvous systems, and broadcast protocols. Moreover, we show that parameterized deadlock detection can be decided in NEXPTIME for disjunctive systems, vastly improving on the best known lower bound, and that it is in general undecidable for broadcast protocols.


翻译:我们为修复参数化系统提供了一种算法。 修复的问题是,对于某个特定过程的实施来说,要找到一种完善的方法,使特定财产能够满足由此形成的参数化系统的要求,并避免僵局。 我们的算法采用了一种基于限制的候选修复搜索方法,并使用一种参数化模型检查器来确定其正确性,并在出现错误时更新约束系统。 我们将这种算法应用于能够代表结构化过渡系统(WSTS)的系统,包括分离系统、对称汇合系统以及广播协议。 此外,我们表明,参数化僵局检测可以在NEXPTIME中决定,用于拆解系统,大大改进已知的最佳较低约束,而且对于广播协议来说一般是无法测定的。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
23+阅读 · 2021年8月1日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
【反馈循环自编码器】FEEDBACK RECURRENT AUTOENCODER
专知会员服务
22+阅读 · 2020年1月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】RNN无损压缩方法DeepZip(附代码)
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月1日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月10日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
23+阅读 · 2021年8月1日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
【反馈循环自编码器】FEEDBACK RECURRENT AUTOENCODER
专知会员服务
22+阅读 · 2020年1月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】RNN无损压缩方法DeepZip(附代码)
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月1日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员