Reactive synthesis is the task of automatically deriving a correct implementation from a specification. It is a promising technique for the development of verified programs and hardware. Despite recent advances in terms of algorithms and tools, however, reactive synthesis is still not practical when the specified systems reach a certain bound in size and complexity. In this paper, we present a sound and complete modular synthesis algorithm that automatically decomposes the specification into smaller subspecifications. For them, independent synthesis tasks are performed, significantly reducing the complexity of the individual tasks. Our decomposition algorithm guarantees that the subspecifications are independent in the sense that completely separate synthesis tasks can be performed for them. Moreover, the composition of the resulting implementations is guaranteed to satisfy the original specification. Our algorithm is a preprocessing technique that can be applied to a wide range of synthesis tools. We evaluate our approach with state-of-the-art synthesis tools on established benchmarks: The runtime decreases significantly when synthesizing implementations modularly.


翻译:主动合成是自动从规格中得出正确执行的任务,是开发经核实的程序和硬件的一个很有希望的技术。尽管最近在算法和工具方面有所进步,但当特定系统达到一定的大小和复杂程度时,反应合成仍然不切实际。在本文件中,我们提出了一个健全和完整的模块合成算法,将规格自动分解成较小的子规格。对他们来说,要执行独立合成任务,大大降低个别任务的复杂性。我们的分解算法保证了子规格是独立的,因为可以为它们执行完全独立的合成任务。此外,因此产生的执行的构成可以保证满足原先的规格。我们的算法是一种预处理技术,可以应用于广泛的综合工具。我们用既定基准上的最新综合工具来评估我们的方法:在模块化执行时,运行时间会大大缩短。

0
下载
关闭预览

相关内容

这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
机器学习组合优化
专知会员服务
106+阅读 · 2021年2月16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
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
Beyond Windability: An FPRAS for The Six-Vertex Model
Arxiv
4+阅读 · 2021年10月19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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
最佳实践:深度学习用于自然语言处理(三)
待字闺中
3+阅读 · 2017年8月20日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员