语言无关与性能优化：基于偏序约简的软件模型检查新方法

"软件模型检查工具的语言无关性及性能提升方法：偏序约简（POR）的逻辑结构修改" 本文探讨了如何使软件模型检查工具具备语言无关性，并通过偏序约简（Partial Order Reduction，简称POR）技术提高其性能。在软件模型检查过程中，状态空间的爆炸性增长是常见的挑战，尤其是在处理并发程序时。POR的核心思想是，由于许多并发执行路径在语义上是等价的，因此只需检查这些路径的代表性子集，就能保持分析的完整性，同时显著提升性能。 传统的软件模型检查器往往针对特定编程语言设计，如Java、C或Promela，这限制了它们的通用性。文章指出，尽管POR的理论基础广泛，可应用于多种语言，但现有的支持POR的工具并未充分利用这一点。作者Azadeh Farzan和Jos'e Meseguer提出了一种新方法，该方法不需修改底层的模型检查算法，而是通过修改程序设计语言L的形式语义的重写逻辑（Rewriting Logic，简称RL）结构，实现RL+POR，以实现语言无关性。 具体来说，该方法在非常有限的假设下，对任何具有相对较小的事件排序（event sort）的语言L都能应用。实验表明，这种方法在JVM（一种类似Promela的语言）和Maude系统上取得了成功。JVM和Maude分别代表了实际应用和形式化模型系统，这证明了该方法的广泛适用性。 关键词：偏序约简、模型检测、程序设计语言语义、重写逻辑和Maude，强调了文章研究的重点。论文的引言部分还提到了Verisoft工具，这是一个支持POR的工具，但它局限于处理特定语言家族，而本文的研究目标是打破这种局限，提出一种更通用的解决方案。 本文提出的策略不仅增强了软件模型检查工具的灵活性，使其能够处理不同编程语言的程序，而且通过改进的POR技术显著提升了性能。这对于应对日益复杂和多样的软件系统而言，无疑是一个重要的进步，有助于推动模型检查技术的发展和广泛应用。