Verifikation reaktiver Systeme - Universität Kaiserslautern

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Die zweite Problemstellung umfasst eine Menge von Modellprüfungsproblemen
eines IBM Gigahertzprozessors (IBM Benchmarks). Hier wurde beim
Interpolationsalgorithmus j = k – 1 gewählt, da ein Modellprüfungsproblem bei j = k
divergiert. In Abbildung 6 werden die Laufzeiten des Interpolationsalgorithmus mit
denen von Baumgartner et al. verglichen. Seine Methode verwendet eine
Kombination aus SAT-basierter Modellprüfung, strukturellen Methoden zur
Begrenzung der Tiefe des Zustandsraumes und Zielbereichsvergrößerung mit BDDs.
Jeder Punkt repräsentiert die durchschnittliche Verifikations- oder Wiederlegungszeit
einer Sammlung von Bedingungen für ein bestimmtes Schaltungsmodell. Als
Ergebnis erhalten wir 21 Fälle, in denen der Interpolationsalgorithmus besser ist und
3, in der die Methode von Baumgartner et al. besser ist. Des weiteren konnte diese
Methode 28 einzelne Bedingungen nicht lösen, der Interpolationsalgorithmus
hingegen konnte alle außer einer lösen.
Zuletzt werden der Interpolationsalgorithmus und die Methode der beweisbasierten
Abstraktion mit Hilfe des IBM Benchmarks verglichen. Die Ergebnisse in Abbildung
7 zeigen ein gemischtes Bild, wobei aber ein leichter Vorteil für die beweisbasierte
Abstraktion auszumachen ist. Dies hängt mit der Tatsache zusammen, dass eine große
Anzahl der Bedingungen in dem Benchmark nicht erfüllbar sind und die
beweisbasierte Abstraktion Gegenbeispiele relativ schnell finden kann. In Abbildung
8 werden diese beiden Methoden nur mit den erfüllten Bedingungen verglichen. Hier
ist ein leichter Vorteil für den Interpolationsalgorithmus zu erkennen. Dies führt zu
Einsicht, dass ein hybrider Algorithmus die wohl beste Lösung für beliebige
Probleme ist.
Abbildung 6: Laufzeiten der IBM Benchmarks mit Interpolation und
Baumgartner et al.