【摘 要】
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随着5G通信、物联网技术的发展,越来越多软件、硬件被部署在开放的物理环境中。然而,系统在该环境中运行存在多种不确定性因素(例如,系统输入、消息处理时间和网络延迟),由于缺乏对开放的物理环境中系统的不确定性因素建模和有效评估的方法,设计人员难以对系统的整体性能进行准确分析,不能保证系统可靠性。针对系统在不确定环境下的建模和分析问题,本文采用主流的场景规约描述语言UML顺序图,提出了面向不确定环境场景
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随着5G通信、物联网技术的发展,越来越多软件、硬件被部署在开放的物理环境中。然而,系统在该环境中运行存在多种不确定性因素(例如,系统输入、消息处理时间和网络延迟),由于缺乏对开放的物理环境中系统的不确定性因素建模和有效评估的方法,设计人员难以对系统的整体性能进行准确分析,不能保证系统可靠性。针对系统在不确定环境下的建模和分析问题,本文采用主流的场景规约描述语言UML顺序图,提出了面向不确定环境场景规约的建模和分析方法。该方法能够高效地支持UML顺序图对不确定环境的建模,同时支持UML顺序图模型的定量时间分析。本文的主要贡献如下:1.扩展了UML顺序图的语法和语义,使其支持不确定性行为建模针对系统在实际运行环境中存在系统输入、消息处理时间和网络延迟的不确定性,本文扩展了UML顺序图的语法和语义,使其支持对不确定性因素的建模。2.提出了不确定环境UML顺序图定量时间分析方法框架本文提出了一个基于统计模型检验的面向不确定环境UML顺序图的定量时间分析框架。在本文提出的框架中先通过一套完整预处理机制对UML顺序图进行预处理,然后将经过预处理的不确定环境UML顺序图模型自动转化为价格时间自动机模型,最后通过统计模型检验工具对转化后的价格时间自动机验证,用以支持对不确定场景规约定量时间分析。3.设计了一个面向不确定环境UML顺序图模型定量时间分析工具链,实现了自动化模型转换工具SDTo UPPAAL本文实现的自动化模型转换工具SDTo UPPAAL,与UML顺序图建模工具、价格时间自动机验证工具形成一个工具链。该工具链可以定量时间分析不确定环境场景规约,帮助系统设计决策者选取更优的系统,提高系统的可靠性和正确性。实验结果表明,本文提出的面向不确定场景规约的建模和分析方法,不仅能够支持对不确定环境的建模,而且能定量时间分析系统模型,为系统开发提供有意义的指导。此外,自动化的模型转换工具有效地帮助缩短系统设计和开发的周期,降低人工参与度。
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