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基于外存的大规模模型检测新方法的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 论文的主要工作第15-16页
    1.4 论文的结构安排第16-17页
第二章 模型检测相关理论第17-27页
    2.1 模型检测概述第17-19页
        2.1.1 模型检测的过程第17-18页
        2.1.2 模型检测的特点第18-19页
    2.2 线性时序逻辑LTL第19-23页
        2.2.1 LTL的语法第19-21页
        2.2.2 LTL的语义第21-23页
    2.3 模型检测中反例的定义第23-24页
    2.4 建模语言Promela第24-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 模型检测状态空间搜索算法的研究第27-35页
    3.1 基于DFS搜索算法第27-32页
        3.1.1 基本的DFS算法第27-29页
        3.1.2 计算强连通分量的Tarjan算法第29-31页
        3.1.3 嵌套的深度优先搜索算法第31-32页
    3.2 基于BFS搜索算法第32-33页
        3.2.1 基本的BFS算法第32-33页
        3.2.2 基于外存的BFS算法第33页
    3.3 BFS与DFS比较第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 查找多个接受环的算法第35-54页
    4.1 方法宏观分析第35-36页
        4.1.1 将查找反例等价为查找接受环第35页
        4.1.2 优先从强连通分量开始第35-36页
    4.2 SAEAC算法概述第36-37页
    4.3 SAEAC算法两个关键问题第37-43页
        4.3.1 内外存状态的管理第38-41页
            4.3.1.1 内存抖动问题的解决第38-39页
            4.3.1.2 内外存状态管理问题第39-41页
        4.3.2 基于缓存的重复检测技术第41-43页
            4.3.2.1 状态缓存技术第41-42页
            4.3.2.2 基于缓存的重复检测技术第42-43页
    4.4 SAEAC算法描述第43-50页
        4.4.1 S-A搜索算法第43-45页
        4.4.2 S-EAC搜索算法第45-50页
            4.4.2.1 图例解说查找所有接受环第46-47页
            4.4.2.2 针对大规模系统的两个策略第47-49页
            4.4.2.3 搜索大规模的Accept-SCC第49-50页
    4.5 SAEAC算法的正确性证明第50-51页
    4.6 SAEAC算法的复杂度分析第51-52页
        4.6.1 内存够用时的复杂度分析第51页
        4.6.2 同时使用内外存时复杂度分析第51-52页
    4.7 本章小结第52-54页
第五章 算法的实现与实验第54-75页
    5.1 模型检测工具Spin第54-56页
        5.1.1 Spin的特点及使用第54-55页
        5.1.2 Spin的基本原理第55-56页
    5.2 Spin源码简要分析第56-58页
        5.2.1 主要数据结构分析第56-57页
        5.2.2 主要函数分析第57-58页
    5.3 算法实现第58-61页
        5.3.1 算法实现思路第58-60页
        5.3.2 数据库表结构第60-61页
    5.4 算法实验第61-74页
        5.4.1 实验环境第61页
        5.4.2 实验的目的和方法第61-63页
        5.4.3 实验与结果分析第63-74页
            5.4.3.1 Elevator2(7)P5实验第63-68页
            5.4.3.2 Bakery(5, 5)P3实验第68-72页
            5.4.3.3 Mcs(5)P4实验第72-74页
    5.5 本章小结第74-75页
第六章 总结与展望第75-77页
    6.1 总结第75-76页
    6.2 展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页
攻硕期间的研究成果第81-82页

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