Calcul des etats atteignables de programmes Esterel partitionne ...

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88 CHAPITRE 7. EXPÉRIMENTATIONS7.3.3 steamLe tableau 7.15 présente les résultats de l’analyse du programme steam. L’algorithme debase ne permet de produire que 9% de l’espace des états atteignables total. Ici encore, le tempsde calcul de l’algorithme partitionné semble raisonnable (25 heures) par rapport au temps decalcul inachevé de l’algorithme de base.Algorithme défaut partitionnéNombre d’itérations 3 101Nombre d’états découverts 3 865 747 524 41 774 141 026Nombre d’états analysés 396 566 399 tousMémoire nécessaire > 900Mo 762 153KoDurée totale des calculs d’image 47m29s 24h09m21sTemps d’exécution 48m36s 25h30m21sFig. 7.15 – steam (128 registres)7.3.4 satPour finir, le tableau 7.16 présente les résultats de l’analyse du programme sat. L’algorithmede base ne permet de produire que 0,12% de l’espace des états atteignables total. Dans cetexemple, nous pouvons constater que la consommation mémoire est exceptionnellement basseavec au plus 76Mo. Les temps de calculs sont également remarquables puisque l’algorithmepartitionné s’achève avec succès au bout de 3 heures alors que l’algorithme de base échoue aubout de plus de 6 heures.Algorithme défaut partitionnéNombre d’itérations 17 339Nombre d’états découverts 43 487 202 056 35 740 420 392 968Nombre d’états analysés 17 566 150 006 tousMémoire nécessaire > 900Mo 77 797KoDurée totale des calculs d’image 6h28m29s 2h14m40sTemps d’exécution 6h42m50s 3h00m56sFig. 7.16 – sat (192 registres)7.4 Conclusion des résultatsLes résultats expérimentaux tendent à montrer que notre algorithme partitionné permet deréduire la taille des BDDs utilisés lors des calculs. Dans chacun des cas présentés ici, notreméthode a permis d’obtenir soit des résultats plus complets en terme de nombre d’états atteintssoit les mêmes résultats avec une consommation mémoire diminuée. L’objectif de notre approchea donc été atteint.En ce qui concerne les temps de calculs, les résultats sont moins évidents. Sur les 11 grosexemples présentés dans ce chapitre, seuls 3 exemples permettent de comparer les deux approches: sequenceur, mmid et sat. Dans le premier exemple (le plus petit des trois), l’algo-
7.4. CONCLUSION DES RÉSULTATS 89rithme partitionné est nettement plus lent. Dans les deux derniers, l’algorithme partitionnéest nettement plus rapide. Dans tous les cas, la durée des calculs d’image a été réduite. Lephénomène peut s’expliquer par le fait que le calcul de l’image prend de plus en plus d’importancesur les gros exemples, autrement dit, le calcul de l’image dans l’algorithme de base estcomparativement très rapide dans sequenceur (46% du temps total) et très lent dans mmid(93% du temps) et sat (96% du temps). Ces maigres indices tendent à laisser penser que notreméthode de partitionnement permettrait également de réduire les temps de calcul dans l’explorationdes programmes les plus gros où globalement, le temps perdu à partitionner est rattrapépar des calculs d’image plus rapides. D’autres expériences sont nécessaires afin de clarifier cepoint.
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