Component-based software development (CBSD) is an alternative approach to constructing software systems that offers numerous benefits, particularly in decreasing the complexity of system design. However, deploying components into a system is a challenging and error-prone task. Model-checking is one of the reliable methods to systematically analyze the correctness of a system. It is a bruce-force checking of the system's state space that assists to significantly expand the level of confidence in the system. Nevertheless, model-checking is limited by a critical problem called state-space explosion (SSE). To benefit from model-checking, an appropriate method is required to reduce SSE. In the past two decades, a great number of SSE reduction methods have been proposed containing many similarities, dissimilarities, and unclear concepts in some cases. This research, firstly, plans to present a review of SSE handling methods and classify them based on their similarities, principle, and characteristics. Second, it investigates the methods for handling the SSE problem in the verification process of CBSD and provides insight into the potential limitations, underlining the key challenges for future research efforts.


翻译:以组件为基础的软件开发(CBSD)是建造软件系统的一种替代方法,它带来许多好处,特别是在降低系统设计的复杂性方面。然而,将部件部署到一个系统中是一项具有挑战性和容易出错的任务。模型检查是系统分析系统正确性的一种可靠方法。它是系统状态空间的粗力检查,有助于大大扩大对系统的信任度。然而,模型检查受到称为州空间爆炸(SSE)的关键问题的限制。为了从模型检查中受益,需要一个适当的方法来减少SE。在过去二十年中,提出了大量SE削减方法,其中含有许多相似性、差异和某些情况下不明确的概念。首先,这项研究计划提出SSE处理方法的审查,并根据这些方法的相似性、原则和特点进行分类。其次,它调查在CBSD的核查过程中处理SE问题的方法,提供对潜在局限性的深入了解,强调未来研究工作面临的主要挑战。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8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
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10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
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
68+阅读 · 2019年8月14日
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月25日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10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
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员