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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/16295 |
| Date | 12 July 2007 |
| Creators | Wu, Bixia |
| Contributors | Reisig, Wolfgang, Hohberg, Bodo, Desel, Jörg |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
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