Nová generace rank-based algoritmů pro omega automaty
Next Generation of Rank-Based Algorithms for Omega Automata

Author
Advisor
Lengál, OndřejReferee
Holík, LukášGrade
AAltmetrics
Metadata
Show full item recordAbstract
Komplementace Büchiho automatů je klíčovou operací pro terminační analýzu programů, model checking nebo rozhodovací procedury pro různé logiky. Tato práce se zabývá především optimalizacemi rank-based komplementace Büchiho automatů. Původní rank-based algoritmus je sice asymptoticky optimální, přesto může generovat nezbytně velký stavový prostor. Pro praktické použití je tedy žádoucí maximálně redukovat počet vygenerovaných stavů v komplementu. V této práci představíme několik technik pro efektivní komplementaci některých speciálních typů Büchiho automatů, často se vyskytujících v praxi, které jsou založené na jejich struktuře. Některé z navržených technik lze do určité míry rozšířit i pro obecné Büchiho automaty. Techniky představené v této práci byly implementovány jako rozšíření nástroje Ranker pro komplementaci Büchiho automatů. Tyto optimalizace výrazně redukují generovaný stavový prostor a Ranker ve většině případů produkuje menší komplement než ostatní existující nástroje pro komplementaci. Büchi automata (BA) complementation is a crucial operation for termination analysis of programs, model checking, or decision procedures for various logics. Despite its prominence, practically efficient algorithms for BA complementation are still missing. This thesis deals with optimizations of Büchi automata complementation, focusing mainly on rank-based techniques. The original rank-based algorithm is asymptotically optimal, but it can still generate unnecessarily large state space. For a practical usage, it is therefore desirable to reduce the number of generated states in the complement as much as possible. We propose several techniques that can efficiently complement some special types of Büchi automata, occuring often in practice, based on their structure. Some of these techniques can also, to a certain degree, be extended to general Büchi automata. The developed techniques were implemented as an extension of the tool Ranker for Büchi automata complementation and evaluated on thousands of hard automata. Our optimizations significantly reduce the generated state space and Ranker produces in the majority of cases a~smaller complement than other state-of-the-art tools.
Keywords
Büchiho automaty, Komplementace Büchiho automatů, Rank-based komplementace, Elevator automaty, Büchi Automata, Büchi Complementation, Rank-Based Complementation, Elevator AutomataLanguage
angličtina (English)Study brunch
Informační technologieComposition of Committee
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (místopředseda) Ing. František Grézl, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen)Date of defence
2022-06-13Process of defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: 1) The comparison focuses on sizes, the gains are visible. Although the gains in numbers of timeouts are also notable and very nice, time is not in the focus of the comparison. Are there arguments that sizes are more important than times? Are there plans to compare times? 2) In section 6.3.1., the end, you talk about 485 elevator automata. How much of these are random/LTL? Are the following experiments done only with these 485 formulas? 3) How much of the tool is your work?Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/207252Source
ŠMAHLÍKOVÁ, B. Nová generace rank-based algoritmů pro omega automaty [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.Collections
- 2022 [309]