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Revisão de modelos CTL / CTL Model Revision

Oliveira, Paulo de Tarso Guerra 16 December 2010 (has links)
Verificação de modelos é uma das mais eficientes técnicas de verificação automática de sistemas. No entanto, apesar de poder lidar com verificações complexas, as ferramentas de verificação de modelos usualmente não fornecem informação alguma sobre como reparar inconsistências nestes modelos. Nesta dissertação, mostramos que abordagens desenvolvidas para a atualização de modelos CTL inconsistentes não são capazes de lidar com todos os tipos de alterações em modelos. Introduzimos então o conceito de revisão de modelos: uma abordagem baseada em revisão de crenças para o reparo de modelos inconsistentes em um contexto estático. Relacionamos nossa proposta com trabalhos clássicos em revisão de crenças. Definimos um operador de revisão de modelos e mostramos que este obedece postulados de racionalidade clássico de revisão de crenças. Propomos um algoritmo de revisão com base no algoritmo utilizado pela abordagem de atualização de modelos. Discutimos sobre problemas e limites do algoritmo proposto, e mostramos que essa estratégia de adaptação não é uma solução apropriada. / Model checking is one of the most robust techniques in automated system verification. But, although this technique can handle complex verifications, model checking tools usually do not give any information on how to repair inconsistent system models. In this dissertation, we show that approaches developed for CTL model update cannot deal with all kinds of model changes. We introduce the concept of CTL model revision: an approach based on belief revision to handle system inconsistency in a static context. We relate our proposal to classical works on belief revision. We define an operator for model revision and we show that it obeys the classical rationality postulates of belief revision. We propose an algorithm for model revision based on the algorithm used by the model update approach. We discuss problems and limitations of our proposed algorithm and show that this strategy of adaptation is not an appropriate solution.
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Revisão de modelos CTL / CTL Model Revision

Paulo de Tarso Guerra Oliveira 16 December 2010 (has links)
Verificação de modelos é uma das mais eficientes técnicas de verificação automática de sistemas. No entanto, apesar de poder lidar com verificações complexas, as ferramentas de verificação de modelos usualmente não fornecem informação alguma sobre como reparar inconsistências nestes modelos. Nesta dissertação, mostramos que abordagens desenvolvidas para a atualização de modelos CTL inconsistentes não são capazes de lidar com todos os tipos de alterações em modelos. Introduzimos então o conceito de revisão de modelos: uma abordagem baseada em revisão de crenças para o reparo de modelos inconsistentes em um contexto estático. Relacionamos nossa proposta com trabalhos clássicos em revisão de crenças. Definimos um operador de revisão de modelos e mostramos que este obedece postulados de racionalidade clássico de revisão de crenças. Propomos um algoritmo de revisão com base no algoritmo utilizado pela abordagem de atualização de modelos. Discutimos sobre problemas e limites do algoritmo proposto, e mostramos que essa estratégia de adaptação não é uma solução apropriada. / Model checking is one of the most robust techniques in automated system verification. But, although this technique can handle complex verifications, model checking tools usually do not give any information on how to repair inconsistent system models. In this dissertation, we show that approaches developed for CTL model update cannot deal with all kinds of model changes. We introduce the concept of CTL model revision: an approach based on belief revision to handle system inconsistency in a static context. We relate our proposal to classical works on belief revision. We define an operator for model revision and we show that it obeys the classical rationality postulates of belief revision. We propose an algorithm for model revision based on the algorithm used by the model update approach. We discuss problems and limitations of our proposed algorithm and show that this strategy of adaptation is not an appropriate solution.

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