|
پردازش علائم و داده ها، جلد ۱۹، شماره ۱، صفحات ۰-۰
|
|
|
عنوان فارسی |
وارسی ویژگی دسترسپذیری در سیستمهای نرم-افزاری پیچیده و همروند با استفاده از الگوریتمهای جستجوی هوشمند |
|
چکیده فارسی مقاله |
تکنیک وارسی مدل، روشی رسمی و موثر جهت تایید سیستمهای نرمافزاری است. چالش اساسی تکنیک وارسی مدل در سیستمهای پیچیده و بزرگ که دارای فضای حالت گسترده و یا نامحدود میباشند، مشکل انفجار فضای حالت است. در روش پیشنهادی، ابتدا مجموعه دادهای از مسیرهای هدف و غیر هدف از فضای حالت مدل کوچک مساله ایجاد میشود. مجموعه دادهی برچسبگذاری شده به الگوریتم یادگیر ماشین ترکیبی آموزش داده میشود تا روابط منطقی موجود در مسیرها شناسایی و کشف شوند. سپس از دانش بدست آمده جهت پیمایش هوشمند و غیرکامل فضایِ حالتِ مدلِ بزرگ به منظور وارسی ویژگی دسترس پذیری استفاده میشود. روش یادگیری ماشین استفاده شده در راهحل پیشنهادی، ترکیبی از درختهای تصمیم است که از نمونهگیری با جایگزینی استفاده میکند. این روش یادگیری، T درخت تصمیم ایجاد کرده و در نهایت با مکانیسم رای اکثریت، برچسب نهایی مسیرهای موجود در فضای حالت مدل بزرگ را تعیین میکند. رویکرد پیشنهادی در ابزار GROOVEکه از ابزار متن باز برای طراحی و بررسی مدل سیستمهای تبدیل گراف است، اجرا شده است. |
|
کلیدواژههای فارسی مقاله |
وارسی مدل، انفجار فضای حالت، ویژگی دسترس پذیری، یادگیری ماشین، جستجوی هوشمند |
|
عنوان انگلیسی |
Reachability checking in complex and concurrent software systems using intelligent search methods |
|
چکیده انگلیسی مقاله |
Software system verification is an efficient technique for ensuring the correctness of a software product, especially in safety-critical systems in which a small bug may have disastrous consequences. The goal of software verification is to ensure that the product fulfills the requirements. Studies show that the cost of finding and fixing errors in design time is less than finding and fixing them after implementation. One of the most efficient formal verification techniques is model checking. Model checking is an automated approach to verify different properties on formal models and before implementation. In model checking techniques, a model should be designed along with the essential properties of the system to be checked. These properties are usually specified through temporal logic. Both the formal model and the properties are fed into a model checker as its input. Then, the model checker generates all reachable state (state space) automatically. By searching the state space, model checkers verify the property. One of the main problems of model checking techniques is that in complex systems, the state space is too large or even infinitely grows. This problem is called the state space explosion. State space explosion problem usually occurs due to computational resource limitations, and it prevents model checker from working correctly. In this paper, we propose an efficient approach to verify reachability properties in complex systems. The proposed method avoid state space explosion by partially and intelligently exploring state space. To do so, a small model of the system is generated, and the state space is explored entirely. Then, the reachability property is checked on the state space to find the goal state. After finding the goal states, all paths from the initial state leading to the goal state are labeled to distinguish between paths that are leading to the goal state and those who are not. The labeled paths are fed to the ensemble machine learning algorithm to detect logical relations among paths and also the existing knowledge in the state space. The acquired knowledge is used to partially and intelligently explore the state space of the main model for reachability analysis. This main model is larger and more complex than the smaller one. The machine learning algorithm used in the proposed solution is based on decision trees with sampling and replacement. In this learning method, after building T decision trees, T predictive models are also generated. Finally, using a voting mechanism, labels of paths in the state space of the main model is determined. This learning technique misbehaves in the cases in which at least half of the predictive models are wrong. This technique is better learned in comparison with the individual learning mechanisms. It also can detect more complicated relations in the state space. The proposed approach is implemented in GROOVE, which is an open-source toolset for designing and model checking of graph transformation systems. Our experiments show a better performance in terms of speed and memory usage in comparison with the other approaches. Our approach uses 42% less memory on average in comparison with the existing methods. It also generates 20% shorter witnesses, on average. |
|
کلیدواژههای انگلیسی مقاله |
Model checking, State space explosion, Reachability property, intelligent search, machine learning |
|
نویسندگان مقاله |
جعفر پرتابیان | jaafar partabian azad university دانشگاه آزاد
وحید رافع | vahid rafe arak university دانشگاه اراک
حمید پروین | hamid parvin azad university دانشگاه آزاد
صمد نجاتیان | samad nejatian azad university دانشگاه آزاد
|
|
نشانی اینترنتی |
http://jsdp.rcisp.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1924-1&slc_lang=fa&sid=1 |
فایل مقاله |
فایلی برای مقاله ذخیره نشده است |
کد مقاله (doi) |
|
زبان مقاله منتشر شده |
fa |
موضوعات مقاله منتشر شده |
مقالات پردازش دادههای رقمی |
نوع مقاله منتشر شده |
پژوهشی |
|
|
برگشت به:
صفحه اول پایگاه |
نسخه مرتبط |
نشریه مرتبط |
فهرست نشریات
|