I. Giới thiệu đề tài
Đề tài 'Nghiên cứu ứng dụng đồ thị trong kiểm tra mô hình hướng ký hiệu và tinh lọc trừu tượng' tập trung vào việc giải quyết vấn đề bùng nổ không gian trạng thái trong kiểm tra mô hình. Việc kiểm tra mô hình hiện tại gặp khó khăn khi áp dụng cho các hệ thống lớn do không gian trạng thái quá lớn. Kỹ thuật trừu tượng hóa được đề xuất như một giải pháp để giảm kích thước không gian trạng thái. Thông qua việc gom nhóm nhiều trạng thái thành một trạng thái, quá trình kiểm tra trở nên khả thi hơn. Đề tài cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển các phương pháp phân tích phụ thuộc biến, nhằm tối ưu hóa quá trình kiểm tra mô hình.
1.1. Lý do chọn đề tài
Lý do chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu đảm bảo chất lượng sản phẩm phần mềm và phần cứng trước khi đưa ra thị trường. Kiểm tra mô hình là một phương pháp hình thức quan trọng, nhưng gặp khó khăn khi áp dụng cho các hệ thống lớn. Việc sử dụng đồ thị phụ thuộc biến giúp phân tích mối quan hệ giữa các biến, từ đó tối ưu hóa quá trình kiểm tra. Đề tài này không chỉ giải quyết vấn đề bùng nổ không gian trạng thái mà còn cung cấp một phương pháp mới trong phân tích phụ thuộc biến.
1.2. Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu của đề tài là phát triển một phương pháp phân tích phụ thuộc biến mới, kết hợp giữa kỹ thuật trừu tượng hóa và tinh lọc trừu tượng. Đề tài sẽ trả lời các câu hỏi về cách xây dựng mô hình trừu tượng hiệu quả và cách thực hiện tinh lọc trên mô hình gốc khi phát hiện lỗi. Việc áp dụng giải thuật PageRank trong phân tích độ quan trọng của biến trong đồ thị phụ thuộc biến sẽ giúp cải thiện hiệu quả kiểm tra mô hình.
II. Cơ sở lý thuyết
Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về kiểm tra mô hình và trừu tượng hóa. Kiểm tra mô hình là một phương pháp hình thức nhằm đảm bảo tính đúng đắn của hệ thống, bao gồm cả phần cứng và phần mềm. Kỹ thuật trừu tượng hóa giúp giảm kích thước không gian trạng thái bằng cách tạo ra các mô hình trừu tượng từ mô hình gốc. Việc áp dụng các phương pháp phân tích phụ thuộc biến giúp xác định mối quan hệ giữa các biến, từ đó tối ưu hóa quá trình kiểm tra. Đề tài sẽ sử dụng các công cụ như GOLFER và NuSMV để thực hiện các thí nghiệm và đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất.
2.1. Kiểm tra mô hình
Kiểm tra mô hình là một phương pháp hình thức nhằm đảm bảo tính đúng đắn của hệ thống. Phương pháp này cho phép kiểm tra các đặc tính của sản phẩm phần mềm và phần cứng thông qua việc mô hình hóa sản phẩm. Tuy nhiên, kiểm tra mô hình hiện tại gặp khó khăn khi áp dụng cho các hệ thống lớn do bùng nổ không gian trạng thái. Việc áp dụng kỹ thuật trừu tượng hóa giúp giảm kích thước không gian trạng thái, từ đó cải thiện khả năng kiểm tra.
2.2. Trừu tượng hóa và tinh lọc
Trừu tượng hóa là quá trình gom nhóm nhiều trạng thái thành một trạng thái, giúp giảm kích thước không gian trạng thái. Tinh lọc là quá trình ngược lại, ánh xạ các trạng thái trừu tượng thành các trạng thái cụ thể trên mô hình gốc. Việc kết hợp giữa trừu tượng hóa và tinh lọc sẽ giúp tối ưu hóa quá trình kiểm tra mô hình, đồng thời đảm bảo tính chính xác của kết quả kiểm tra. Đề tài sẽ áp dụng các phương pháp này để phát triển một công cụ kiểm tra mô hình hiệu quả hơn.
III. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu trong đề tài này bao gồm việc phát triển một phương pháp phân tích phụ thuộc biến mới, kết hợp giữa giải thuật CEGAR và phương pháp kiểm tra mô hình đa trừu tượng. Đề tài sẽ sử dụng giải thuật PageRank để phân tích độ quan trọng của biến trong đồ thị phụ thuộc biến. Các thí nghiệm sẽ được thực hiện trên các bài toán mẫu như Leader Election, Sender Receiver và Peterson, nhằm đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Kết quả thí nghiệm sẽ được so sánh với các phương pháp hiện có để xác định tính ưu việt của phương pháp mới.
3.1. Phân tích phụ thuộc biến
Phân tích phụ thuộc biến là một phương pháp quan trọng trong kiểm tra mô hình, giúp xác định mối quan hệ giữa các biến trong hệ thống. Đề tài sẽ phát triển một phương pháp phân tích phụ thuộc biến mới, dựa trên giải thuật PageRank, nhằm tính toán độ quan trọng của các biến trong đồ thị phụ thuộc biến. Phương pháp này sẽ giúp tối ưu hóa quá trình kiểm tra mô hình, đồng thời giảm thiểu thời gian và chi phí kiểm tra.
3.2. Thí nghiệm và đánh giá
Các thí nghiệm sẽ được thực hiện trên các bài toán mẫu để đánh giá hiệu quả của phương pháp đề xuất. Kết quả thí nghiệm sẽ được so sánh với các phương pháp hiện có, nhằm xác định tính ưu việt của phương pháp mới. Đề tài sẽ sử dụng công cụ GOLFER và NuSMV để thực hiện các thí nghiệm và đánh giá hiệu quả của phương pháp phân tích phụ thuộc biến mới trong kiểm tra mô hình.
