Derivación de Contraejemplos para Model Checking Cuantitativo Miguel E. Andrés FaMAF – Córdoba...

Derivación de Contraejemplos para Derivación de Contraejemplos para Model Checking CuantitativoModel Checking Cuantitativo

Miguel E. Andrés

FaMAF – Córdoba

Director: Pedro D’Argenio

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ResumenResumen

Motivación El Problema Solución: Caso Determinista

Carriles Solución

Reducción del Modelo Derivación del Contraejemplo

Optimizaciones Solución: Caso No Determinista Implementación Conclusión Trabajos Futuros

3

ResumenResumen


Carriles Solución



4

Model Checking Clásico (Cualitativo)Model Checking Clásico (Cualitativo)

MotivaciónMotivación

EjemploEjemploModel Checking es una técnica de

verificación tal que, una vez dado el modelo del sistema bajo estudio y una

propiedad para verificar, permite decidir automáticamente si la propiedad se satisface o no

DefiniciónDefinición

La justificación de la violación de una propiedad no satisfecha es un

feedback muy importante que nos permite corregir el diseño o la

implementación del sistema modelado.

ContraejemploContraejemplo

5

Nuestro Problema: Nuestro Problema: Model Checking CuantitativoModel Checking Cuantitativo (mas complejo)(mas complejo)

Dado el NO DETERMINISMO, sólo podemos hablar de PROBABILIDADES

MINIMAS y MAXIMAS


Propiedad CuantitativaPropiedad Cuantitativa

2/3

2/3

1/3

1/3 1/3

1/3

1/21/21/2 1/2

1/2

1/2

1/3

Modelo No Determinista y ProbabilistaModelo No Determinista y Probabilista

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Problema No ExploradoProblema No Explorado Trabajos Relacionados Trabajos Relacionados

Counterexamples for Timed Probabilistic Reachability (Aljazzar,Hermanns,Leue)

Sin EmbargoSin Embargo Los contraejemplos se limitan a una única ejecución Es necesario especificar una cota para la longitud de la

ejecución contraejemplo No contempla comportamientos No Deterministas en el

sistema


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ResumenResumen


Carriles Solución



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El ProblemaEl Problema

Propiedad de Alcanzabilidad (acotada superiormente):La probabilidad de alcanzar una condición finales menor o igual que un valor probabilista dado.

“Dado un modelo Probabilista y No Determinista,

y una propiedad de alcanzabilidad no válida

en dicho modelo, encontrar un contraejemplo”

Testigo de ContraejemploTestigo de Contraejemplo

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ResumenResumen


Carriles Solución



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El ModeloEl Modelo: Cadenas de Markov de Tiempo Discreto (CMTD): Cadenas de Markov de Tiempo Discreto (CMTD)

Solución: Caso Determinista Solución: Caso Determinista [Definiciones][Definiciones]

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DefinicionesDefiniciones

Caminos:

Probabilidad de Caminos:

Probabilidad de Alcanzabilidad:

Cálculo de Probabilidad

de Alcanzabilidad:

Solución: Caso Determinista Solución: Caso Determinista [Definiciones][Definiciones]

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Solución: Caso Determinista Solución: Caso Determinista [Carriles][Carriles]

ProblemasProblemas Resultados Menos

precisos. Resultados aportan la

misma información. Resultados muy distantes

de un Contraejemplo. Infinitos resultados.

SoluciónSolución

ContraejemploContraejemplo

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Un Carril es un camino sin ciclos. El conjunto de caminos que “fluyen” a

través del carril se denomina Torrente asociado a .

La probabilidad asociada a un Carril es la probabilidad de que ocurra alguno de los caminos de su torrente asociado.


CarrilesCarriles y sus y sus TorrentesTorrentes asociados asociados

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CarrilesCarriles y sus y sus TorrentesTorrentes asociados asociados


15

ResumenResumen


Carriles Solución



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Solución: Caso DeterministaSolución: Caso Determinista

SoluciónSolución1. Pre Procesamiento

Agregar información a cada estado que nos permita identificar los Carriles y Componentes Fuertemente Conexas Maximales. [DFS-E]

Obtener una Cadena de Markov reducida.

2. Búsqueda Búsqueda guiada del Carril con mayor

probabilidad en la cadena reducida. [Z*]

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Solución: Caso Determinista Solución: Caso Determinista [Pre Procesamiento][Pre Procesamiento]

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alcanzadoprocesado

no-alcanzado


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[s3]

suc_cfcm

carril_id dist pred suc

S2[(1,1,s1, s4), (2,1,s0, s4)]

Flag: • 0 Ninguno• 1 Carril• 2 Ciclo• 3 Carril y Ciclo


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Componente FuertementeConexa Maximal

Reducción de la CadenaReducción de la Cadena Sacar estados no necesarios (flag=0) Reducir CFCM`s

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El Conjunto de todos los Carriles El conjunto de todas las CFCM La Cadena Reducida

Información obtenida en Pre Procesamiento:Información obtenida en Pre Procesamiento:

22

ResumenResumen


Carriles Solución



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Búsqueda del Carril MáximoBúsqueda del Carril Máximo (Z*) (Z*)

Solución: Caso Determinista Solución: Caso Determinista [Búsqueda][Búsqueda]

Donde: y

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Ejemplo (Z*)

Solución: Caso Determinista Solución: Caso Determinista [Resultados][Resultados]

Resultado del Programa

Propiedad Informac.Comienzo TerminarZ*Error

Encontra-do?

No

SiCarril

Modelo de Debugueo

Otro Carril

PrePro.Modelo Cadena R.

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ResumenResumen


Carriles Solución



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La función hh es una función que asocia a cada estado s una sobre

estimación de la máxima probabilidad entre los caminos desde s hasta

algún estado que satisfaga determinada condición (Goal), es decir:

Solución: Caso Determinista Solución: Caso Determinista [Optimización][Optimización]

h-Optimizaciónh-Optimización

Obtención de hObtención de h

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Reducción por Demanda (2da Optimización)Reducción por Demanda (2da Optimización)


Para la obtención del carril máximo nono es necesario reducir todasreducir todas las CFCM CFCM de la cadena!!!

La reducciónreducción se hace “por demandapor demanda” extendiendo Z*Z*

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29

ResumenResumen


Carriles Solución



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Solución: Caso No Determinista Solución: Caso No Determinista [Definiciones][Definiciones]

Modelo (Procesos de Decisión de Markov)Modelo (Procesos de Decisión de Markov)

Los Schedulers inducen Cadenas de Markov!

EjemploEjemplo

2/3

2/3

1/3

1/3 1/3

1/3

1/21/21/2 1/2

1/2

1/2

1/3

No Determinismo!No Determinismo!

Schedulers:

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Solución: Caso No Determinista Solución: Caso No Determinista [Definiciones][Definiciones]

Probabilidades Máximas y MínimasProbabilidades Máximas y Mínimas

El valor máximo entre todas las probabilidades obtenidas en las Cadenas de Markov inducidas por los distintos schedulers.

El valor mínimo entre todas las probabilidades obtenidas en las Cadenas de Markov inducidas por los distintos schedulers.

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p

q

s0

s1

s2

s3

s4

s5

s6

s7

Solución: Caso No Determinista Solución: Caso No Determinista [Ejemplo][Ejemplo]

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ResumenResumen


Carriles Solución



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Se implementó un prototipo en C.

Sólo para modelos deterministas.[DFS-E,Z*-E]

No se optimizaron las estructuras de Datos.

ImplementaciónImplementación

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Se introdujo el concepto de Carriles.

Se definió una técnica para localizar el Carril Máximo en modelos No Deterministas y Probabilistas.

Se definió una técnica para derivar CMTD`s con Contraejemplos a partir de PDM`s.

ConclusiónConclusión

Lo aportadoLo aportado:

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Implementar una herramienta para la visualización de Carriles

Estudiar el aporte de Carriles para propiedades de alcanzabilidad acotadas inferiormente.

Extender la herramienta prototípica a una de uso real.

Estudiar el uso de algoritmos alternativos a Z* para la obtención del Carril Máximo

Trabajos FuturosTrabajos Futuros

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Preguntas Preguntas (Fáciles (Fáciles ))

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