关于模型检测中极小化抽象的研究的任务书任务标题：模型检测中极小化抽象的研究任务描述：模型检测是一种自动化验证技术，用于分析并验证系统的正确性。它通过将系统建模为有限状态自动机，并检查是否存在某些性质，如死锁、不变式等来验证系统的正确性。在实践中，往往需要对模型进行抽象来避免状态爆炸问题，即状态空间过大导致无法进行验证。然而，抽象可能会消解模型中的一些关键信息，从而导致验证结果的不准确性。因此，需要进行极小化抽象，即在保证验证正确性的前提下最大程度地保留模型关键信息。目前，极小化抽象仍然是一个重要的研究课题。本研究将探索极小化抽象在模型检测中的应用，旨在提高模型检测的效率和准确性。任务分解：1.研究当前极小化抽象方法，并对比不同方法的优缺点。2.提出一种基于二元决策图（BinaryDecisionDiagram,BDD）的极小化抽象方法，并实现一个原型系统。3.对比不同抽象方法、实现原型系统并对其效果进行评估。4.在实际案例中应用所提出的方法，并与其他工具的结果进行对比分析。5.撰写一篇研究报告，总结所做实验的结果并展望未来的研究方向。6.在报告中撰写论文并在国内外重要学术会议或期刊上进行发表。任务要求：1.具备计算机科学、软件工程、控制工程等相关学科的背景。2.熟练掌握模型检测的基本原理和方法，掌握状态空间的求解方法。3.了解BDD及其在模型检测中的应用，熟悉常见的抽象方法。4.具有一定的编程能力，能够熟练使用至少一种编程语言。5.具备良好的分析和解决问题的能力，并能够撰写高质量的研究报告和论文。预期成果：1.建立基于BDD的极小化抽象方法，实现一个原型系统。2.对比不同的抽象方法，并对其效果进行评估。3.撰写一篇研究报告并进行发表。