基于概率模型检测的分布式算法验证和分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 概率模型检测的背景 | 第9页 |
| 1.1.2 概率模型检测的分布式应用意义 | 第9-10页 |
| 1.2 概率模型检测的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 分布式算法 | 第11-12页 |
| 1.4 研究的内容和贡献 | 第12-14页 |
| 1.4.1 论文的主要研究内容和工作 | 第12-13页 |
| 1.4.2 论文研究的特色及创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 概率模型检测 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 概率模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 DTMC 模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 CTMC 模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 MDP 模型 | 第18页 |
| 2.3 概率模型时序逻辑 | 第18-21页 |
| 2.3.1 概率计算树逻辑（PCTL） | 第19-20页 |
| 2.3.2 连续随机逻辑（CSL） | 第20-21页 |
| 2.4 模型检测马尔科夫链解决方法 | 第21-24页 |
| 2.4.1 数值方法和统计方法 | 第21-22页 |
| 2.4.2 DTMC 模型中的 PCTL | 第22-23页 |
| 2.4.3 CTMC 模型中的 CSL | 第23页 |
| 2.4.4 求解系统中线性方程组 | 第23-24页 |
| 2.5 模型检测工具 PRISM | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 Flatebo分布式自稳定算法 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 自稳定算法 | 第28-29页 |
| 3.2.1 自稳定性定义 | 第28页 |
| 3.2.2 自稳定算法的特点和性质 | 第28-29页 |
| 3.3 Flatebo 算法简介 | 第29-30页 |
| 3.4 Flatebo 算法验证和分析 | 第30-39页 |
| 3.4.1 Flatebo 算法建模 | 第30-33页 |
| 3.4.2 Flatebo 算法正确性验证 | 第33-34页 |
| 3.4.3 预期最差时间和最大稳定时间 | 第34-36页 |
| 3.4.4 算法结论分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 Kerry 分布式互斥算法及其改进算法 | 第40-57页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 Kerry 算法建模 | 第41-44页 |
| 4.3 Kerry 算法验证 | 第44-46页 |
| 4.3.1 Kerry 算法的无饥饿和无死锁 | 第44-45页 |
| 4.3.2 Kerry 算法的延时比例的影响 | 第45页 |
| 4.3.3 临界区数量 k 变化对算法的影响 | 第45-46页 |
| 4.4 Kerry 算法分析和证明 | 第46-49页 |
| 4.4.1 Kerry 算法实验分析 | 第46-47页 |
| 4.4.2 Kerry 算法实验证明 | 第47-49页 |
| 4.5 改进 k 互斥算法 | 第49-55页 |
| 4.5.1 改进 k 互斥算法简介 | 第49-50页 |
| 4.5.2 改进 k 互斥算法实现 | 第50-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 4.6.1 Kerry 算法小结 | 第55页 |
| 4.6.2 改进 k 互斥算法小结 | 第55页 |
| 4.6.3 k 互斥算法小结 | 第55-57页 |
| 第5章 结论 | 第57-59页 |
| 5.1 研究总结 | 第57-58页 |
| 5.2 进一步开展的工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究结果 | 第67页 |
| 个人简介 | 第67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67页 |
