Zugl.: Berlin, Humboldt-Univ., Diss., 2007 u.d.T.: Entwurf und Verifikation von Petrinetzmodellen verteilter Algorithmen durch Verfeinerung unverteilter Algorithmen

Thesis (Ph. D.)--Utrecht University, 2007. / Vita. Includes bibliographical references (p. 197-209).

Zugl.: Augsburg, Universiẗat, Diss., 2008.

Mannheim, Univ., Diss., 2003.

Zugl.: Braunschweig, Techn. Univ., Diss., 2008

University, Diss., 2001--Mannheim.

Techn. University, Diss., 2004--Berlin.

Um Entwurf und Verifikation komplizierter verteilter Algorithmen leichter und verständlicher zu machen, wird oft eine Verfeinerungsmethode verwendet. Dabei wird ein einfacher Algorithmus, der gewünschte Eigenschaften erfüllt, schrittweise zu einem komplizierten Algorithmus verfeinert. In jedem Schritt sollen die gewünschten Eigenschaften erhalten bleiben. Für nachrichtenbasierte verteilte Algorithmen haben wir eine neue Verfeinerungsmethmode entwickelt. Wir beginnen mit einem Anfangsalgorithmus, der Aktionen enthält, die gemeinsame Aufgaben mehrerer Agenten beschreiben. In jedem Schritt verfeinern wir eine dieser Aktionen zu einem Netz, das nur solche Aktionen enthält, die die Aufgaben einzelner Agenten beschreiben. Jeder Schritt ist also eine Verteilung einer unverteilten Aktion. Die Analyse solcher Verfeinerungsschritte wird mit Hilfe eines neuen Verfeinerungsbegriffs - der verteilenden Verfeinerung - durchgeführt. Entscheidend dabei ist das Erhaltenbleiben der Halbordnungen des zu verfeinernden Algorithmus. Dies ist durch Kausalitäten der Aktionen der Agenten im lokalen Verfeinerungsnetz zu erreichen. Die Kausalitäten im lokalen Verfeinerungsnetz lassen sich einerseits beim Entwurf direkt durch Nachrichtenaustausch realisieren. Andererseits kann man bei der Verifikation die Gültigkeit einer Kausalität im lokalen Verfeinerungsnetz direkt vom Netz ablesen. Daher ist diese Methode leicht zu verwenden. Die Anwendung der Methode wird in der Arbeit an verschiedenen nicht trivialen Beispielen demonstriert. / In order to make design and verification of complicated distributed algorithms easier and more understandable, a refinement method is often used. A simple algorithm, which fulfills desired properties, is refined stepwise to a complicated algorithm. In each step the desired properties are preserved. For messages-based distributed algorithms we have developed a new refinement method. We begin with an initial algorithm, which contains actions, which describe common tasks of several agents. In each step we refine one of these actions to a net, which contains only such actions, which describe the tasks of individual agents. Thus, each step is a distribution of an undistributed action. The analysis of such refinement steps is accomplished with the help of a new refinement notation - the distributing refinement. Preservation of the partial order of the refined algorithm is important. This can be achieved by causalities of the actions of the agents in the local refinement net. Causalities in the local refinement net can be realized on the one hand at design directly by messages passing. On the other hand, at verification one can read the validity of causality in the local refinement net directly from the net. Therefore, this method is easy to use. The application of the method is demonstrated by several nontrivial examples in this thesis.

In dieser Arbeit geht es um die schrittweise Verfeinerung verteilter Algorithmen. Dabei wird ein einfacher Algorithmus, der einige gewünschte Eigenschaften hat, Schritt für Schritt zu einem komplexen Algorithmus verfeinert, der konkrete Implementationsanforderungen erfüllt, so daß in jedem Schritt die gewünschten Eigenschaften erhalten bleiben. Wir stellen einen neuen eigenschaftserhaltenden Verfeinerungsbegriff vor, der auf der kausalen Ordnung der Aktionen eines Algorithmus basiert. Diesen Begriff definieren wir als Transitionsverfeinerung für elementare Petrinetze und diskutieren Beweiskriterien. Danach definieren und diskutieren wir die simultane Verfeinerung mehrerer Transitionen. Zur Modellierung komplexer verteilter Algorithmen sind elementare Petrinetze oft nicht adäquat. Wir benutzen deshalb algebraische Petrinetze. Wir definieren Transitionsverfeinerung für algebraische Petrinetze und stellen einen Zusammenhang zur simultanen Verfeinerung von Transitionen in elementaren Petrinetzen her. Transitionsverfeinerung ist besonders für Verfeinerungsschritte geeignet, in denen synchrone Kommunikation zwischen Agenten durch asynchronen Nachrichtenaustausch ersetzt wird. Wir zeigen dies am Beispiel eines komplexen verteilten Algorithmus, zur Berechnung des minimalen spannenden Baumes in einem gewichteten Graphen. Wir zeigen die Korrektheit dieses Algorithmus in mehreren Schritten, von denen einige Schritte Transitionsverfeinerungen sind. In anderen Schritten sind klassische Verfeinerungsbegriffe ausreichend. Wir übertragen deshalb auch einen klassischen Verfeinerungsbegriff in unser formales Modell. / The topic of this PhD thesis is the stepwise refinement of distributed algorithms. Stepwise refinement starts with a simple algorithm with certain desired properties. This algorithm is refined step by step such that the desired properties are preserved in each refinement step. The result is a complex distributed algorithm which satisfies concrete implementation requirements and which still has the desired properties. We propose a new property preserving notion of refinement which is based on the causal ordering of actions of an algorithm. We call this notion transition refinement and we define it first for elementary Petri nets. Furthermore, we discuss proof criteria. Then, we define and discuss the simultaneous refinement of several transitions. For modelling complex distributed algorithms, we use algebraic Petri nets instead of elementary Petri nets. We define transition refinement for algebraic Petri nets, and we show its relationship to simultaneous transition refinement in elementary Petri nets. Transition refinement is particularly suitable for refinement steps in which synchronous communication between agents is replaced by asynchronous message passing. We show this by means of a complex distributed algorithm for determining the minimal spanning tree of a weighted graph. We prove the correctness of this algorithm in several steps. Some of these steps are transition refinements. For other steps, well-known notions of refinement are sufficient. Therefore, we also carry over a well-known notion of refinement into our formal model.

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