Symbolic model generation for graph properties

ISBN: 978-3-86956-396-1
48 Seiten
Erscheinungsjahr 2017

Reihe: Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Softwaresystemtechnik an der Universität Potsdam , 115

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Graphen sind allgegenwärtig in der Informatik. Daher ist die Verfügbarkeit von Methoden zur Darstellung und Untersuchung von Grapheigenschaften in vielen Gebieten von großer Wichtigkeit. Insbesondere ist die vollautomatische Überprüfung von Grapheigenschaften auf Erfüllbarkeit von zentraler Bedeutung. Darüberhinaus ist es in vielen Anwendungsszenarien wünschenswert diejenigen Graphen geeignet aufzuzählen, die eine Grapheigenschaft erfüllen. Im Falle einer unendlich großen Anzahl von solchen Graphen ist ein kompletter und gleichzeitig kompakter Überblick über diese Graphen anzustreben. Wir zeigen, dass die Tableau-Methode für Grapheigenschaften von Lambers und Orejas den Weg für einen Algorithmus zur Generierung von symbolischen Modellen frei gemacht hat. Wir formulieren Grapheigenschaften hierbei in einer dedizierten Logik basierend auf Graphen und Graphmorphismen. Diese Logik ist äquivalent zu der First-Order Logic auf Graphen, wie sie von Courcelle eingeführt wurde. Unser parallelisierbarer Algorithmus bestimmt graduell eine endliche Menge von sogenannten symbolischen Modellen. Hierbei beschreibt jedes symbolische Modell eine Menge von endlichen Graphen, die die Grapheigenschaft erfüllen. Die symbolischen Modelle decken so gemeinsam alle endlichen Modelle ab, die die Grapheigenschaft erfüllen(Vollständigkeit) und beschreiben keine endlichen Graphen, die die Grapheigenschaft verletzen (Korrektheit).  Außerdem wird kein symbolisches Modell von einem anderen abgedeckt (Kompaktheit). Letztlich ist der Algorithmus in der Lage aus jedem symbolischen Modell ein minimales endliches Modell zu extrahieren und weitere endliche Modelle abzuleiten. Der Algorithmus ist in dem neuen Werkzeug AutoGraph implementiert.

Graphen sind allgegenwärtig in der Informatik. Daher ist die Verfügbarkeit von Methoden zur Darstellung und Untersuchung von Grapheigenschaften in vielen Gebieten von großer Wichtigkeit. Insbesondere ist die vollautomatische Überprüfung von Grapheigenschaften auf Erfüllbarkeit von zentraler Bedeutung. Darüberhinaus ist es in vielen Anwendungsszenarien wünschenswert diejenigen Graphen geeignet aufzuzählen, die eine Grapheigenschaft erfüllen. Im Falle einer unendlich großen Anzahl von solchen Graphen ist ein kompletter und gleichzeitig kompakter Überblick über diese Graphen anzustreben. Wir zeigen, dass die Tableau-Methode für Grapheigenschaften von Lambers und Orejas den Weg für einen Algorithmus zur Generierung von symbolischen Modellen frei gemacht hat. Wir formulieren Grapheigenschaften hierbei in einer dedizierten Logik basierend auf Graphen und Graphmorphismen. Diese Logik ist äquivalent zu der First-Order Logic auf Graphen, wie sie von Courcelle eingeführt wurde. Unser parallelisierbarer Algorithmus bestimmt graduell eine endliche Menge von sogenannten symbolischen Modellen. Hierbei beschreibt jedes symbolische Modell eine Menge von endlichen Graphen, die die Grapheigenschaft erfüllen. Die symbolischen Modelle decken so gemeinsam alle endlichen Modelle ab, die die Grapheigenschaft erfüllen(Vollständigkeit) und beschreiben keine endlichen Graphen, die die Grapheigenschaft verletzen (Korrektheit).  Außerdem wird kein symbolisches Modell von einem anderen abgedeckt (Kompaktheit). Letztlich ist der Algorithmus in der Lage aus jedem symbolischen Modell ein minimales endliches Modell zu extrahieren und weitere endliche Modelle abzuleiten. Der Algorithmus ist in dem neuen Werkzeug AutoGraph implementiert.