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限界模型检测技术的优化与扩展的中期报告
限界模型检测技术是一种重要的形式化验证技术，能够自动检测系统模型的限界行为，例如死锁、安全性等。在过去的几十年里，该技术得到了广泛的研究和应用，但是仍然存在一些瓶颈和挑战，例如状态空间爆炸、可达性分析复杂度高等问题。
本文提出了一系列优化和扩展技术，旨在克服目前的挑战并提高限界模型检测技术的效率和适用性。具体地说，我们探讨了以下几个方面的工作：
1.状态空间压缩技术
状态空间爆炸是限界模型检测的一个主要瓶颈。我们提出了一种基于抽象的状态空间压缩技术，可以在不牺牲检测精度的情况下减少状态空间的大小，进而提高限界模型检测的效率。
2.初始状态缩减技术
限界模型检测中，初始状态通常被认为是可达性分析的起点。我们提出了一种基于覆盖关系的初始状态缩减技术，可以减少初始状态数量，并提高可达性分析的效率。
3.并行可达性分析技术
可达性分析是限界模型检测的核心部分之一，也是计算密集型的操作。我们探讨了并行可达性分析技术的实现方法和效果，并提出了一种分布式计算架构，可以进一步提高限界模型检测的效率和扩展性。
4.基于学习的模型缩减技术
模型缩减是一种比抽象更为彻底的技术，可以通过学习过程自动缩减系统模型的规模和复杂度。我们提出了一种基于学习的模型缩减技术，并在实验中验证了其效果和实用性。
总之，本文提出的优化和扩展技术可以克服目前限界模型检测技术面临的挑战，提高其效率和适用性，进一步促进形式化验证技术在软件工程、智能系统和网络安全等领域的应用。