CTL*符号化模型检测算法及其工具实现

"符号化模型检测CTL是一种在计算机科学中用于验证系统性质的技术，由作者苏开乐提出。该技术专注于模型检测时态逻辑CTL（计算树逻辑），使用有序二值判定图（OBDD）作为数据结构进行表示和操作。论文介绍了如何通过LCM9NCO构造方法来判断有限状态系统是否符合CTL规范。作者开发了一个基于PQQ技术的CTL符号化模型检测工具4'6R，并进行了大量实验，表明该算法在处理'62!逻辑（包含CTL的扩展）时有良好的效果，尤其在规范不非常复杂的情况下。相比于其他仅支持'62或262等 CTL 子集的工具，如47和*O,47，4'6R的性能令人满意。该研究领域涉及模型检测、时态逻辑、以及用于压缩和操作布尔函数的.PQQ技术。" 在计算机科学中，模型检测是一种自动化的方法，用于确定一个系统是否满足给定的逻辑属性，这些属性通常由时态逻辑表述。CTL是一种强大的时态逻辑，它允许我们表达关于系统路径的复杂条件，如“存在一个路径使得……”或“所有路径都满足……”。在符号化模型检测中，系统的状态和属性被转换成布尔函数，然后用数据结构如OBDD来表示，这有助于高效地进行计算。 LCM9NCO构造方法是本文提出的算法核心，它是一种有效的判定系统是否满足CTL规范的策略。通过这种方法，可以将复杂的逻辑表达式转换为易于处理的形式，从而在有限状态系统上执行模型检测。 .PQQ技术是一种压缩和操作布尔函数的手段，特别适用于处理大型布尔关系。在符号化模型检测工具4'6R中，这种技术被用来优化对CTL规范的检查，使得工具能够处理更广泛的逻辑，包括'62!，这是CTL的一个扩展。 实验结果表明，尽管现有的工具如47和*O,47对于某些特定的CTL子集有很好的性能，但4'6R在处理完整的'62!逻辑时表现出了竞争力。特别是在规范相对简单的情况下，4'6R的效率尤为突出。这一成果对于系统验证、软件工程、安全协议验证等领域具有重要的实践意义，因为它提供了更全面的逻辑支持和更高的效率。