随着计算机软硬件体系的发展,能够确保其安全、可靠的形式化验证成为研究热点。其中,模型检测作为一种用来验证有限状态系统是否满足形式化规范的高度自动化的验证方法,备受关注。但是随着形式化方法的发展,约束规则的增加以及状态空间的复杂,如何更好地提高大规模约束规则查询的速度,保证具有复杂状态的模型检测的效率,已经成为一个迫切需要得到解决的问题。在形式规约方面,面对大规模约束查询,基于单节点的约束查询方法已经无法高效地完成大规模的查询任务,例如对象约束语言的约束查询效率过低问题。在形式验证方面,面对复杂系统模型检测,可能导致状态爆炸问题,例如计算树逻辑模型检测状态爆炸问题。相关研究表明可以利用云计算平台,解决上述形式化方法面临的问题,保证相关查询以及验证算法的效率。在此基础上,本文为了应对大量约束查询带来的挑战,提高OCL查询的速度,提出了一种基于MapReduce的OCL并行查询方法。这种方法通过提取OCL对象属性集合,实现从OCL规则库查询到OCL对象属性查询的转化,并利用MapReduce实现对象属性并行查询,缩短了OCL查询时间。实验结果表明,利用MapReduce实现对象属性并行查询,缩短了OCL查询时间。同时,针对模型检测的状态爆炸现象,论文设计了基于MapReduce的模型检测算法。此方法结合Kripke结构定义一种适用于MapReduce的数据结构,并利用这种数据结构提出一种基于MapReduce的模型检测算法。此外,为了解决MapReduce处理迭代数数据时性能欠佳的问题,提出一种基于HaLoop的CTL并行模型检测算法。实验显示,上述方法可以很大程度的缓解状态爆炸的问题。