論文の概要: To Do or Not to Do: Semantics and Patterns for Do Activities in UML PSSM State Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14884v2
- Date: Tue, 2 Jul 2024 11:21:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 08:20:17.479658
- Title: To Do or Not to Do: Semantics and Patterns for Do Activities in UML PSSM State Machines
- Title(参考訳): やるべきでない:UML PSSMステートマシンにおけるDoアクティビティのセマンティックスとパターン
- Authors: Márton Elekes, Vince Molnár, Zoltán Micskei,
- Abstract要約: DoActivity振舞いは、ある状態に入力された状態マシンとは独立して実行される振舞いを記述する。
仕様や教科書は、doActivityの振る舞い構造をどのように適切に使用するべきかについて曖昧である。
そこで本研究では,仕様書のテキスト,意味モデル,実行可能なテストケース,PSSMをサポートするシミュレータの相互チェックから,セマンティックスを解析した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.11470070927586014
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: State machines are used in engineering many types of software-intensive systems. UML State Machines extend simple finite state machines with powerful constructs. Among the many extensions, there is one seemingly simple and innocent language construct that fundamentally changes state machines' reactive model of computation: doActivity behaviors. DoActivity behaviors describe behavior that is executed independently from the state machine once entered in a given state, typically modeling complex computation or communication as background tasks. However, the UML specification or textbooks are vague about how the doActivity behavior construct should be appropriately used. This lack of guidance is a severe issue as, when improperly used, doActivities can cause concurrent, non-deterministic bugs that are especially challenging to find and could ruin a seemingly correct software design. The Precise Semantics of UML State Machines (PSSM) specification introduced detailed operational semantics for state machines. To the best of our knowledge, there is no rigorous review yet of doActivity's semantics as specified in PSSM. We analyzed the semantics by collecting evidence from cross-checking the text of the specification, its semantic model and executable test cases, and the simulators supporting PSSM. We synthesized insights about subtle details and emergent behaviors relevant to tool developers and advanced modelers. We reported inconsistencies and missing clarifications in more than 20 issues to the standardization committee. Based on these insights, we studied 11 patterns for doActivities detailing the consequences of using a doActivity in a given situation and discussing countermeasures or alternative design choices. We hope that our analysis of the semantics and the patterns help vendors develop conformant simulators or verification tools and engineers design better state machine models.
- Abstract(参考訳): ステートマシンは多くの種類のソフトウェア集約システムで使用されている。
UML State Machinesは強力な構造を持つ単純な有限状態マシンを拡張する。
多くの拡張の中で、ステートマシンのリアクティブな計算モデルであるdoActivity振舞いを根本的に変える、一見シンプルで無実な言語構造があります。
DoActivity振舞い(DoActivity behaviors)は、ある状態に入力された状態マシンとは独立して実行される振る舞いを記述し、典型的には複雑な計算や通信をバックグラウンドタスクとしてモデル化する。
しかし、UML仕様や教科書は、doActivityの振る舞い構造をどのように適切に使うべきかについて曖昧である。
このガイダンスの欠如は深刻な問題であり、doActivityが不適切に使用されると、特に見つけるのが難しく、一見正しいソフトウェア設計を台無しにしてしまうような、同時かつ非決定的なバグを引き起こす可能性がある。
UML State Machines(PSSM)の精密意味論(Precise Semantics of UML State Machines)仕様では、ステートマシンの詳細な操作意味論が導入された。
私たちの知る限りでは、PSSMで規定されているdoActivityのセマンティクスに関する厳密なレビューはまだありません。
そこで本研究では,仕様書のテキスト,意味モデル,実行可能なテストケース,PSSMをサポートするシミュレータの相互チェックから,セマンティックスを解析した。
ツール開発者や高度なモデラーに関連する微妙な詳細と創発的な振る舞いに関する洞察を合成した。
標準化委員会に20以上の問題で不整合と明確化の欠如を報告した。
これらの知見に基づいて,特定の状況下でのdoActivityの使用結果を詳述したdoActivityのパターン11と,その対策や代替設計選択について議論した。
セマンティクスとパターンの分析が、ベンダーが適合したシミュレータや検証ツールを開発し、エンジニアがより良い状態マシンモデルを設計するのに役立つことを願っています。
関連論文リスト
- Formalizing UML State Machines for Automated Verification -- A Survey [14.99225452541953]
モデリング言語(UML)は、動的システムのモデリングの標準である。
Object Management Group (OMG) が管理する仕様は、自然言語で文書化されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T12:15:31Z) - Learning with Language-Guided State Abstractions [58.199148890064826]
高次元観測空間における一般化可能なポリシー学習は、よく設計された状態表現によって促進される。
我々の手法であるLGAは、自然言語の監視と言語モデルからの背景知識を組み合わせて、目に見えないタスクに適した状態表現を自動構築する。
シミュレーションされたロボットタスクの実験では、LGAは人間によって設計されたものと同様の状態抽象化をもたらすが、そのほんの少しの時間で得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T23:57:04Z) - Transformer-based Causal Language Models Perform Clustering [20.430255724239448]
簡単な指示追従タスクを導入し、合成データセットを用いてトランスフォーマーに基づく因果言語モデルを分析する。
本研究は,本モデルが隠れ空間内のデータをクラスタリングすることで,タスク固有の情報を学習し,学習中にこのクラスタリングプロセスが動的に進化することを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T14:02:31Z) - Towards Truly Zero-shot Compositional Visual Reasoning with LLMs as Programmers [54.83459025465947]
最大のモデルでさえ、構成的推論、一般化、きめ細かい空間的および時間的推論、数え上げに苦しむ。
コントローラとしての大きな言語モデル(LLM)による視覚的推論は、原則として、タスクを分解し、一連の(視覚的な)ツールを編成することでサブタスクを解決することで、これらの制限に対処することができる。
本稿では,空間的・時間的に抽象的なルーチンを導入し,少数のラベル付き例を利用してコンテキスト内サンプルを自動的に生成することにより,これらの問題を緩和するフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T20:48:47Z) - Interactive Planning Using Large Language Models for Partially
Observable Robotics Tasks [54.60571399091711]
大きな言語モデル(LLM)は、オープン語彙タスクを実行するロボットエージェントを作成することで、驚くべき成果を上げている。
LLMを用いた部分的に観測可能なタスクのための対話型計画手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T22:54:44Z) - Eliciting Human Preferences with Language Models [56.68637202313052]
言語モデル(LM)は、ラベル付き例や自然言語のプロンプトを使用してターゲットタスクを実行するように指示することができる。
タスク仕様プロセスのガイドには*LM自身を使うことを提案します。
我々は、メール検証、コンテンツレコメンデーション、道徳的推論の3つの領域でGATEを研究している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T21:11:21Z) - Generative Models as a Complex Systems Science: How can we make sense of
large language model behavior? [75.79305790453654]
事前訓練されたモデルから望ましい振る舞いを排除し、望ましくないモデルを避けながら、NLPを再定義した。
言語モデルの振る舞いをタスク間性能を説明するカテゴリに分解する体系的な取り組みについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T22:58:41Z) - Instruct2Act: Mapping Multi-modality Instructions to Robotic Actions
with Large Language Model [63.66204449776262]
Instruct2Actは、ロボット操作タスクのシーケンシャルアクションにマルチモーダル命令をマッピングするフレームワークである。
我々のアプローチは、様々な命令のモダリティや入力タイプを調節する上で、調整可能で柔軟なものである。
我々のゼロショット法は、いくつかのタスクにおいて、最先端の学習ベースのポリシーよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T17:59:49Z) - Modelling Concurrency Bugs Using Machine Learning [0.0]
このプロジェクトは、一般的な機械学習アプローチと最近の機械学習アプローチを比較することを目的としている。
我々は、実生活(同時)プログラムをシミュレートする範囲で生成する合成データセットを定義する。
各種機械学習モデルモデルの基本的な限界に関する仮説を定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T17:30:24Z) - Semantic based model of Conceptual Work Products for formal verification
of complex interactive systems [3.0458872052651973]
概念的作業製品に対する客観的な仕様を検証するための自動論理推論器について述べる。
概念的な作業製品仕様は、明確に述べられ、正しく、解決可能な、基本的な出力要件として機能する。
セマンティックWebのツールによる作業オントロジーは、自動推論による解決可能性の検証のために、クラスと状態図を変換するために必要です。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-04T15:10:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。