Презентация на тему "Автоматное программирование"

Содержание

• 
  Слайд 1

  Автоматное программирование

  А.А. Шалыто Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики 2007 г.

• 
  Слайд 2
  

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Предложено мною в 1991 году Программные системы предлагается разрабатывать так же, как выполняется автоматизация технологических (и не только) процессов Система управления является системой взаимодействующих конечных автоматов Состояния События и входные переменные Выходные воздействия Конечный автомат Система конечных автоматов

• 
  Слайд 3
  

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Система управления Машина Тьюринга

• 
  Слайд 4

  Как строить программы?

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Поставщики событий Система конечных автоматов Объекты управления Обратная связь

• 
  Слайд 5

  Преимущества

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Обладает наибольшей эффективностью для систем со сложным поведением Формальное и понятное описание поведения Автоматическая генерация кода по диаграммам переходов Возможность верификации программ Проектная документация

• 
  Слайд 6

  Применение

  А.А. Шалыто Автоматное программирование «Железо» Микропроцессоры Микроконтроллеры Программируемые логические контроллеры Парадигмы Процедурная Объектно-ориентированная Языки контроллеров Лестничные схемы Функциональные схемы Программное обеспечение Системы высокой надежности Военные приложения Аэрокосмическая индустрия Встроенные системы Мобильные системы Визуализаторы Web-приложения Клиент-сервер приложения

• 
  Слайд 7

  Инструментальное средство UniMod (1)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Инструментальное средство для поддержки автоматного программирования Создано в рамках ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002-2006 годы по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы» Критическая технология – «Технология производства программного обеспечения» Вошел в число 15 наиболее инновационно перспективных и социально значимых проектов Федерального агентства по науке и инновациям

• 
  Слайд 8

  Инструментальное средство UniMod (2)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Локальная и удаленная отладка диаграмм в терминах состояний Проверка формальных свойств диаграмм Интерпретируемый и компилируемый подходы Запись автоматов в нотации UML-диаграмм классов и состояний Встраиваемый редактор UML-диаграмм для платформыEclipse Запуск диаграмм в «одно нажатие»

• 
  Слайд 9

  Инструментальное средство UniMod (3)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Семь автоматов Вручную Автоматическая генерация Вручную

• 
  Слайд 10

  Инструментальное средство UniMod (4)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Один из автоматов – AL

• 
  Слайд 11

  Движение за открытую проектную документацию

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Три задачи: Повышается качество обучения – обучение на проектах Создаются предпосылки для научной работы и отбор «ученых» Совершенствуется технология автоматного программирования Создано более 100 студенческих проектов, содержащих не только программную часть, но и открытую проектную документацию Из них – 15 UniMod-проектов Проекты опубликованы на сайте http://is.ifmo.ru

• 
  Слайд 12

  Примеры. Игра «Космонавт» (1)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование

• 
  Слайд 13

  Примеры. Игра «Космонавт» (2)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование

• 
  Слайд 14

  Примеры. Игра «Космонавт» (3)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование

• 
  Слайд 15

  Примеры. Игра «Космонавт» (4)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование

• 
  Слайд 16

  Примеры. Игра «Lines» (1)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование

• 
  Слайд 17

  Примеры. Игра «Lines» (2)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Управление игрой Управление клеткой

• 
  Слайд 18

  Новые направления в автоматном программировании

  А.А. Шалыто Автоматное программирование В рамках Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007–2012 годы» Технология генетического программирования для генерации автоматов управления системами со сложным поведением (шифр «2007-4-1.4-18-01-033») Разработка технологии верификации управляющих программ со сложным поведением, построенных на основе автоматного подхода (шифр «2007-4-1.4-18-02-041)

• 
  Слайд 19

  Генерация автоматов и генетическое программирование

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Основная сложность в автоматном программировании – построение автоматов В большинстве случаев автоматы проектируются вручную Однако эвристическое построение автоматов часто затруднено или невозможно Решение – автоматическое построение конечных автоматов с помощью генетического программирования Это позволит повысить уровень автоматизации построения программ рассматриваемого класса Материалы – на сайте http://is.ifmo.ru (раздел «Генетические алгоритмы»)

• 
  Слайд 20

  Три рассматриваемые задачи

  А.А. Шалыто Автоматное программирование «Простая» задача – задача об «Умном муравье» «Сложная» задача – задача «Беспилотные летательные объекты» «Народная» задача – «Разливочная линия»

• 
  Слайд 21

  «Простая» задача – задача об «Умном муравье»

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Тор – 32x32 89 клеток с едой 200 ходов Расположение еды и начальная позиция муравья фиксированы Цель – создать муравья, который съест всю еду Муравей = конечный автомат

• 
  Слайд 22

  Эвристическое построение задачу не решает

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Пять состояний, за 200 ходов съедается 81 единица еды или все 89 единиц еды за 314 ходов

• 
  Слайд 23

  Решение «простой» задачи

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Известные подходы – кодирование битовыми строками + генетический алгоритм Известные решения: 13 состояний (1992) 11 состояний (1993) 8 состояний (1999) Предлагаемый подход – генетическое программирование Построены два автомата с 7 состояниями после генерации 160 и 250 млн. автоматов Полный перебор ~3·1018 автоматов

• 
  Слайд 24

  «Сложная» задача – задача «Беспилотные летательные объекты»

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Соревнование на дальность полета Две команды по восемь объектов Ограничения: запас топлива, столкновения, аэродинамическое взаимодействие Цель – разработка управляющей программы Задача заочного тура VI Открытой Всесибирской олимпиады по программированию (2005 год) Была решена при участии автора путем эвристического построения автоматов http://is.ifmo.ru/unimod-projects/plates/

• 
  Слайд 25

  Решение (1)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Система управления = нейронная сеть + конечный автомат Нейронная сеть преобразует вещественные входные переменные в логические

• 
  Слайд 26

  Решение (2)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Особь = две системы управления беспилотным объектом Особь из двух систем – для учета взаимодействия объектов

• 
  Слайд 27

  Решение (3)

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Мутация особи Мутация системы управления летательным объектом Мутация нейронной сети Мутация элемента сети Мутация конечного автомата Изменение начального состояния Мутация перехода Скрещивание особей Скрещивание систем управления летающей тарелкой Скрещивание автоматов Скрещивание нейронных сетей

• 
  Слайд 28

  Результаты применения генетического программирования

  А.А. Шалыто Автоматное программирование За сутки была построена управляющая система, содержащая нейронную сеть и один автомат с шестью состояниями (вместо семи автоматов с 21 состоянием)

• 
  Слайд 29
  

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Задача: налить как можно больше бутылок за заданный промежуток времени «Народная» задача – «Разливочная линия»

• 
  Слайд 30

  Решения «народной» задачи

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Построен вручную Построен автоматически

• 
  Слайд 31

  Три традиционных подхода к верификации программ

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Тестирование – ничего не доказывает Доказательства теорем – все доказывает, но практически нигде не используется Верификация на моделях – Model Checking(модель программы с конечным числом состояний и свойства программы в темпоральной логике)

• 
  Слайд 32

  Недостатки Model Checkingдля программ общего вида

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Не ясно, как построить модель Не ясно, как записать темпоральные свойства Не ясно, как перейти от модели к реальной программе в случае обнаружения ошибки

• 
  Слайд 33

  Верификация автоматных программ

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Так как поведение автоматных программ задается графами переходов конечных автоматов, то все три указанные проблемы для этого класса программ эффективно решаются Работы проводятся совместно с кафедрой «Теоретическая информатика» Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова Материалы – на сайте http://is.ifmo.ru (раздел «Верификация»)

• 
  Слайд 34

  Повышение качества программного обеспечения

  А.А. Шалыто Автоматное программирование NASA (Открытые системы #03/2004) Использование состояний Генерация программ с помощью инструментального средства Stateflow Верификатор SPIN СПбГУ ИТМО http://is.ifmo.ru Использование состояний Генерация программ с помощью инструментального средства UniMod ВерификаторыSPINи Bogor

• 
  Слайд 35

  Надежда

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Есть области, в которых верификация необходима: авиация, управление ядерными реакторами Автор надеется, что в этих областях заказчики могут заставить программировать автоматно, если они поймут, что только такие программы можно формально верифицировать

• 
  Слайд 36

  Спасибо за внимание!

  А.А. Шалыто Автоматное программирование Спасибо за внимание!