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Private GIT Repository
quelques détails sur les ANR ratées
[hdrcouchot.git] / modelchecking.tex
index ca223fb4c35e3d68d7293805aac76cbf8ca14b74..191941605c1da2ba65fcc9ddff3a7e7223eb2c60 100644 (file)
@@ -1,21 +1,61 @@
-\JFC{donner dans les rappels les délais et les propriétés de convergence universelle}
 
-\JFC{Statuer sur la taille des exemples traitables par la démarche, cf données pratiques}
 
-\section{Exemple jouet}
 
-\begin{xpl}
-  On considère dans ce chapitre l'exemple où trois éléments dans $\Bool$. 
-  Chaque configuration est ainsi un élement de $\{0,1\}^3$, \textit{i.e.}, 
-  un nombre entre 0 et 7. 
-  La \Fig{fig:map} précise la fonction $f$ considérée et 
-  la \Fig{fig:xplgraph} donne son graphe d'intéraction.
-  
+L'étude de convergence de systèmes dynamiques discrets est simple à vérifier 
+pratiquement pour le mode synchrone. Lorsqu'on introduit des stratégies 
+pseudo périodiques pour les modes unaires et généralisées, le problème 
+se complexifie. C'est pire encore lorsqu'on traite des itérations asynchrones 
+et mixes prenant de plus en compte les délais. 
+
+Des méthodes de simulation basées sur des stratégies et des délais générés aléatoirement 
+ont déjà été présentées~\cite{BM99,BCV02}.
+Cependant, comme ces implantations ne sont pas exhaustives, elles ne donnent un résultat 
+formel que lorsqu'elles fournissent un contre-exemple. Lorsqu'elles exhibent une convergence,  
+cela ne permet que donner une intuition de convergence, pas  une preuve.
+Autant que nous sachions, aucune démarche de preuve formelle automatique 
+de convergence n'a jamais été établie. 
+Dans le travail théorique~\cite{Cha06}, Chandrasekaran a montré que les itérations asynchrones sont convergentes 
+si et seulement si on peut construire une fonction de Lyaponov décroissante, mais il ne donne pas de méthode 
+automatique pour construire cette fonction.
+
+Un outil qui construirait automatiquement toutes 
+les transitons serait le bienvenu. 
+Pour peu qu'on établisse la preuve de correction et de complétude de la 
+démarche, la convergence du réseau discret ne repose alors que sur le verdict 
+donné par l'outil. 
+Cependant, même pour des réseaux discrets à peu d'éléments, 
+le nombre de configurations induites explose rapidement.
+Les \emph{Model-Checkers}~\cite{Hol03,nusmv02,Blast07,MCErlang07,Bogor03}  
+sont des classes d'outils qui adressent le problème de vérifier automatiquement
+qu'un modèle vérifie une propriété donnée. Pour traiter le problème d'explosion 
+combinatoire, ces outils appliquent des méthodes d'ordre partiel, d'abstraction,
+de quotientage selon une relation d'équivalence.
+
+Ce chapitre montre comment nous simulons 
+des réseaux discrets selon toutes les sortes d'itérations pour établir 
+formellement leur convergence (ou pas).
+Nous débutons par un exemple et faisons quelques rappels sur 
+le langage PROMELA qui est le langage du model-checker 
+SPIN~\cite{Hol03} (\Sec{sec:spin:promela}).
+Nous présentons ensuite la démarche de traduction 
+de réseaux discrets dans PROMELA (\Sec{sec:spin:translation}).   
+Les théorèmes de correction et de complétude de la démarche
+sont ensuite donnés à la (\Sec{sec:spin:proof}). 
+Des données pratiques comme la complexité et des synthèses d'expérimentation
+sont ensuite fournies (\Sec{sec:spin:practical}). 
+
+
+
+
+
+
+
+%\section{Exemple jouet}
+
+
 \begin{figure}[ht]
-  \centering
-  \begin{minipage}%[h]
-    {.6\linewidth}
-    \begin{center}
+  \begin{center}
+    \subfigure[Fonction à itérer]{
       $ F(x)= \left \{
         \begin{array}{rcl}
           f_1(x_1,x_2,x_3) & = & x_1.\overline{x_2} + x_3  \\
         \end{array}
       \right.
       $        
-    \end{center}
-    \caption{Fonction à itérer}    \label{fig:map}
-  \end{minipage}
-  \begin{minipage}%[h]
-    {.35\linewidth}
-    \begin{center}
+      \label{fig:map}
+    }
+    \hfill
+    \subfigure[Graphe d'intéraction]{
       \includegraphics[width=4cm]{images/xplCnxMc.eps}
-    \end{center}
-    \caption{Graphe d'intéraction}
-    \label{fig:xplgraph}
-    \end{minipage}
+      \label{fig:xplgraph:inter:mc}
+    }
+  \end{center}
   \caption{Exemple pour SDD $\approx$ SPIN.}
 \end{figure}
 
 
 
+\begin{xpl}
+  On considère un exemple à trois éléments dans $\Bool$. 
+  Chaque configuration est ainsi un élément de $\Bool^3$, \textit{i.e.}, 
+  un nombre entre 0 et 7. 
+  La \Fig{fig:map} précise la fonction $f$ considérée et 
+  la \Fig{fig:xplgraph:inter:mc} donne son graphe d'intéraction.
+  
+
 
 
 
-On peut facilement vérifier que toutes les itérations parallèles initialisées 
+
+
+On peut facilement vérifier que toutes les itérations synchrones initialisées 
 avec $x^0 \neq 7$ soit $(111)$ 
 convergent vers $2$ soit $(010)$; celles initialisées avec 
 $x^0=7$ restent en 7.
-Pour les autres modes synchrones avec  une 
-stratégie pseudo périodique, les comportements selon la configuration initiale:
+Pour les  mode unaires ou généralisés  avec  une 
+stratégie pseudo périodique, on a des comportements qui dépendent 
+de la configuration initiale:
 \begin{itemize}
 \item initialisée avec 7, les itérations restent en 7;
 \item initialisée avec 0, 2, 4 ou 6 les itérations convergent vers 2;
@@ -92,47 +140,50 @@ chan sync_mutex=[1] of {bool};
 \end{figure}
 
 
-Les types primaires de PROMELA sont \texttt{bool}, \texttt{byte},
-\texttt{short} et  \texttt{int}. Comme dans le langage C par exemple,
-on peut déclarer des tableaux à une dimension de taille constante 
+% Les types primaires de PROMELA sont \texttt{bool}, \texttt{byte},
+% \texttt{short} et  \texttt{int}.
+Comme en C,
+on peut déclarer des tableaux à une dimension 
 ou des nouveaux types de données (introduites par le mot clef 
-\verb+typedef+). Ces derniers sont utilisés pour définir des tableaux à deux
-dimensions.
+\verb+typedef+). % Ces derniers sont utilisés
+% pour définir des tableaux à deux
+% dimensions.
 
 \begin{xpl}
 Le programme donné à la {\sc Figure}~\ref{fig:arrayofchannels} correspond à des 
-déclarations de variables qui serviront dans l'exemple jouet de ce chapitre. 
-Il définit tout d'abord:
+déclarations de variables qui servent dans l'exemple de ce chapitre. 
+Il définit:
 \begin{itemize}
 \item les constantes \verb+N+ et \verb+d_0+ qui précisent respectivement le nombre
  $n$ d'éléments et le délais maximum $\delta_0$;
 \item les deux tableaux  (\verb+X+ et \verb+Xp+) de \verb+N+ variables booléennes; 
 les cellules \verb+X[i]+ et \verb+Xp[i]+ sont associées à la variables $x_{i+1}$
-d'un système dynamique discret 
-(le décalages d'un entier est dû à l'indexation à partir de zéro des cellules d'un tableau);
-Elles  mémorisent les  valeurs de $X_{i+1}$ respectivement avant et après sa mise à jour; 
+d'un système dynamique discret;
+elles  mémorisent les  valeurs de $X_{i+1}$ respectivement avant et après sa mise à jour; 
 il suffit ainsi de comparer  \verb+X+ et \verb+Xp+ pour constater si $x$ à changé ou pas;
 \item le tableau \verb+mods+ contient les éléments qui doivent être modifiés lors de l'itération 
 en cours; cela correspond naturellement à l'ensemble des éléments $s^t$;
 \item le type de données structurées \verb+vals+ et le tableau de tableaux 
  \verb+Xd[+$i$\verb+].v[+$j$\verb+]+ qui vise à mémoriser $x_{j+1}^{D^{t-1}_{i+1j+1}}$
- pour l'itération au temps $t$ (en d'autres termes, utile lors du calcul de $x^{t}$).
+ pour l'itération au temps $t$. 
+%(en d'autres termes, utile lors du calcul de $x^{t}$).
 \end{itemize}
 
 
-Puisque le décalage d'un indices ne change pas fondamentalement 
-le comportement de la version PROMELA par rapport au modèle initial
-et pour des raisons de clarté, on utilisera par la suite la même 
-lettre d'indice entre les deux niveaux (pour le modèle: $x_i$ et pour  PROMELA: 
-\texttt{X[i]}). Cependant, ce décalage devra être conservé mémoire.
+Puisque le décalage d'un indices ne change pas fondamentalement 
+le comportement de la version PROMELA par rapport au modèle initial
+et pour des raisons de clarté, on utilisera par la suite la même 
+lettre d'indice entre les deux niveaux (pour le modèle: $x_i$ et pour  PROMELA: 
+\texttt{X[i]}). Cependant, ce décalage devra être conservé mémoire.
 
-Une donnée de type \texttt{channel} permet le 
+Déclarée avec le mot clef \verb+chan+, 
+une donnée de type \texttt{channel} permet le 
 transfert de messages entre processus dans un ordre FIFO.
-Elles serait déclarée avec le mot clef \verb+chan+ suivi par sa capacité 
-(qui est constante), son nom et le type des messages qui sont stockés dans ce canal.
+% Elles serait  suivi par sa capacité 
+(qui est constante), son nom et le type des messages qui sont stockés dans ce canal.
 Dans l'exemple précédent, on déclare successivement:
 \begin{itemize}
-\item un canal \verb+sent+ qui vise à mémoriser\verb+d_0+ messages de type
+\item un canal \verb+sent+ qui vise à mémoriser \verb+d_0+ messages de type
  \verb+bool+; le tableau nommé \verb+channels+ de \verb+N+*\verb+N+
  éléments de type \verb+a_send+ est utilisé pour mémoriser les valeurs intermédiaires $x_j$;
  Il permet donc de temporiser leur emploi par d'autres elements $i$.
@@ -143,8 +194,8 @@ chacun un message booléen et utilisé ensuite comme des sémaphores.
 
 %\subsection{PROMELA Processes} 
 Le langage PROMELA exploite la notion de \emph{process} pour modéliser la concurrence
-au sein de systèmes. Un process est déclaré avec le mot-clé
-\verb+proctype+  et est  instancié soit immédiatement (lorsque sa déclaration est préfixée 
+au sein de systèmes. Un process est  instancié soit immédiatement
+(lorsque sa déclaration est préfixée 
  par le mot-clef  \verb+active+) ou bien au moment de l'exécution de l'instruction 
 \texttt{run}.
 Parmi tous les process,  \verb+init+ est le process  initial qui permet 
@@ -249,7 +300,7 @@ active proctype scheduler(){
 }
 \end{lstlisting}
 \end{tiny}
-\caption{Process scheduler pour la stratégie pseudo pérodique.
+\caption{Process scheduler pour la stratégie pseudo périodique.
  \label{fig:scheduler}}
 \end{minipage}
 \begin{minipage}[h]{.30\linewidth}
@@ -289,7 +340,7 @@ ces notions est traduite vers un modèle PROMELA.
 \subsection{La stratégie}\label{sub:spin:strat}
 Regardons comment une stratégie pseudo périodique peut être représentée en PROMELA.
 Intuitivement, un process \verb+scheduler+ (comme représenté à la {\sc Figure}~\ref{fig:scheduler}) 
-est iterrativement appelé pour construire chaque $s^t$ représentant 
+est itérativement appelé pour construire chaque $s^t$ représentant 
 les éléments possiblement mis à jour à l'itération $t$.
 
 Basiquement, le process est une boucle qui est débloquée lorsque la valeur du sémaphore
@@ -304,7 +355,7 @@ suivi par des mises à jour: ceci est réalisé grâce à la modification de la
 La mise à jour de l'ensemble  $s^t=\{s_1,\ldots, s_m\}$  des éléments qui constituent la stratégie
 $(s^t)^{t \in \Nats}$ est implantée à l'aide du process  \verb+update_elems+ fourni à la 
 {\sc Figure}~\ref{fig:proc}.  
-Ce process actif attend jusqu'à ce qu'il soit débloqué par le process
+Ce processus actif attend jusqu'à ce qu'il soit débloqué par le process
 \verb+scheduler+  à l'aide du sémaphore \verb+unlock_elements_update+.
 L'implantation se déroule en cinq étapes:
 
@@ -384,7 +435,7 @@ inline F(){
 \item elle mémorise dans  \texttt{Xd} la valeurs disponible pour chaque élément  grâce à  la fonction \texttt{fetch\_values}; cette fonction est détaillée 
 dans la section suivante;
 \item  une boucle %sur les  \texttt{ar\_len} éléments qui peuvent être modifiés
-  met à jour iterrativement la valeur de $j$ (grâce à l'appel de fonction \texttt{f(j)})
+  met à jour itérativement la valeur de $j$ (grâce à l'appel de fonction \texttt{f(j)})
   pour peu que celui-ci doive être modifié,  \textit{i.e.},   pour peu qu'il soit renseigné dans
   \texttt{mods[count]}; le code source de \texttt{F} est donné en {\sc Figure}~\ref{fig:p} et est une 
   traduction directe de l'application $f$;
@@ -502,7 +553,7 @@ Il y a deux cas.
 Les valeurs des éléments sont ajoutées dans ce canal au travers de la fonction  \verb+diffuse_values+. L'objectif de cette fonction 
 est de stocker les valeurs de $x$  (représenté
 dans le modèle par \verb+Xp+) dans le canal  \verb+channels+.
-Il permet au modèle-checker SPIN  d'exécuter 
+Il permet au model-checker SPIN  d'exécuter 
 le modèle PROMELA   comme s'il pouvait y avoir des délais entre processus
 Il y a deux cas différents pour la valeur de $X_{j}$:
 \begin{itemize}
@@ -514,7 +565,7 @@ n'y a pas d'arc de $j$ à $i$ dans le graphe d'incidence;
 
 L'introduction de l'indéterminisme  à la fois dans les fonctions \verb+fetch_values+ 
 et \verb+diffuse_values+ est nécessaire dans notre contexte. Si celui-ci n'était 
-présent que dans la fonction \verb+fetch_values+, nous ne pourrions pas par exemple récupérer *
+présent que dans la fonction \verb+fetch_values+, nous ne pourrions pas par exemple récupérer 
 la valeur $x_i^{(t)}$ sans considérer la valeur $x_i^{(t-1)}$.  
 De manière duale, si le  non déterminisme  était uniquement
 utilisé dans la fonction \verb+diffuse_values+, alors chaque fois qu'une valeur serait 
@@ -572,20 +623,25 @@ Toutes les preuves sont déplacées en
 annexes~\ref{anx:promela}.
 
 
-\begin{theorem}[Correction]\label{Theo:sound}
+\begin{restatable}[Correction de la traduction vers Promela]{theorem}{promelasound}
+\label{Theo:sound}
+%
   Soit $\phi$ un modèle de système dynamique discret et $\psi$ sa traduction PROMELA.  
   Si $\psi$ vérifie
   la propriété  LTL  (\ref{eq:ltl:conv})  sous hypothèse d'équité faible,  alors
   les itérations de $\phi$ sont universellement convergentes.
-\end{theorem}
-
+\end{restatable}
 
 
-\begin{theorem}[Complétude]\label{Theo:completeness}
+\begin{restatable}[Complétude de la traduction vers Promela]{theorem}{promelacomplete}
+\label{Theo:completeness}
+%
   Soit $\phi$ un modèle de système dynamique discret et $\psi$ sa traduction.  Si $\psi$ ne vérifie pas 
   la propriété LTL (\ref{eq:ltl:conv}) sous hypothèse d'équité faible,
   alors les itérations de  $\phi$ ne sont pas universellement convergentes.
-\end{theorem}
+\end{restatable}
+
+
 
 
 
@@ -602,7 +658,7 @@ puis présente ensuite les expérimentations issues de ce travail.
   de l'exécution en SPIN de $\psi$ est bornée par $2^{m(\delta_0+1)+n(n+2)}$.
 \end{theorem}
 \begin{Proof}
-  Une configuration est une valuation des variables globales.
+  Une configuration est une évaluation des variables globales.
   Leur nombre ne dépend que de celles qui ne sont pas constantes.
 
   Les  variables  \verb+Xp+ et \verb+X+ engendrent  $2^{2n}$ états.
@@ -615,11 +671,11 @@ puis présente ensuite les expérimentations issues de ce travail.
   Le nombre de configurations est donc borné par $2^{m(\delta_0+1)+n(n+2)}$.
   On remarque que cette borne est traitable par SPIN pour des valeurs raisonnables de  $n$, 
   $m$ et $\delta_0$.
-  \JFC{Donner un ordre de grandeur de cet ordre de grandeur}
+  %\JFC{Donner un ordre de grandeur de cet ordre de grandeur}
   
 \end{Proof}
 
-La méthode détaillée ici a pu être appliquée sur l'exemple jouet
+La méthode détaillée ici a pu être appliquée sur l'exemple
 pour prouver formellement sa convergence universelle.
 
 On peut remarquer que SPIN n'impose l'équité faible qu'entre les process
@@ -640,7 +696,7 @@ Cependant en raison de l'explosion de la taille du produit entre
 l'automate de Büchi issu de cette formule et celui issu du programme  PROMELA,
 SPIN n'arrive pas à vérifier si la convergence universelle est établie 
 ou non sur des exemples 
-simples\JFC{faire référence à un tel exemple}. 
+simples.%\JFC{faire référence à un tel exemple}. 
 
 Ce problème a été pratiquement résolu en laissant SPIN 
 générer toutes les traces d'exécution,
@@ -664,7 +720,8 @@ Dans le cas contraire on doit analyser le contre exemple produit par SPIN.
 
 
 La méthode détaillée ici a été appliquée sur des exemples pour prouver formellement 
-leur convergence ou leur divergence (\Fig{fig:async:exp}).
+leur convergence ou leur divergence (\Fig{fig:exp:promela}) 
+avec ou sans délais.
 Dans ces expériences, les délais ont été bornés par $\delta_0=10$.
 Dans ce tableau,  $P$ est vrai ($\top$) si et seulement si la convergence 
 universelle 
@@ -674,95 +731,93 @@ $T$ est le temps d'exécution sur un  Intel Centrino Dual Core 2 Duo @1.8GHz ave
 pour établir un verdict.
 
 
-\begin{figure}
-\begin{center}
-\begin{tiny}
-\begin{tabular}{|*{7}{c|}}
-\cline{2-7}
-\multicolumn{1}{c|}{ }
-&\multicolumn{3}{|c|}{Parallèles} & \multicolumn{3}{|c|}{Chaotiques} \\
-\cline{2-7}
-\multicolumn{1}{c|}{ }& 
-P & M & T&
-P & M & T \\
-\hline %\cline{2-7}
-\textit{RE}  &
-$\top$ & 2.7 & 0.01s & 
-$\bot$ & 369.371 & 0.509s \\ 
-\hline %\cline{2-7}
-\cite{RC07} &
-$\bot$ & 2.5 & 0.001s & % RC07_sync.spin
-$\bot$ & 2.5 & 0.01s \\ % RC07_sync_chao_all.spin
-\hline
-\cite{BM99} &
-$\top$ & 36.7 & 12s & % BM99_sync_para.spin
-$\top$ &  &  \\ % BM99_sync_chao.spin
-\hline
-\end{tabular}
-\end{tiny}
-\end{center}
-\caption{Expérimentations avec des itérations synchrones}\label{fig:sync:exp}
-\end{figure} 
-
-
-
-\begin{figure}
-\begin{center}
-\tiny
-\begin{tabular}{|*{13}{c|}}
-\cline{2-13}
-\multicolumn{1}{c|}{ }
-&\multicolumn{6}{|c|}{Mixed Mode} & \multicolumn{6}{|c|}{Only Bounded} \\
-\cline{2-13}
-\multicolumn{1}{c|}{ }
-&\multicolumn{3}{|c|}{Parallel} & \multicolumn{3}{|c|}{Pseudo-Periodic} &
-\multicolumn{3}{|c|}{Parallel} & \multicolumn{3}{|c|}{Pseudo-Periodic} \\
-\cline{2-13}
-\multicolumn{1}{c|}{ }
-&P & M & T &
-P & M & T &
-P & M & T&
-P & M & T \\
-\hline %cline{2-13}
-\textit{RE} & 
-$\top$ & 409 & 1m11s&
-$\bot$ & 370 & 0.54 &
-$\bot$ & 374 & 7.7s&
-$\bot$ & 370 & 0.51s \\
-\hline %\cline{2-13}
-AC2D 
-&$\bot$ & 2.5 & 0.001s  % RC07_async_mixed.spin
-&$\bot$ & 2.5 & 0.01s   % RC07_async_mixed_all.spin
-&$\bot$ & 2.5 & 0.01s   % RC07_async.spin
-&$\bot$ & 2.5 & 0.01s  \\ % RC07_async_all.spin 
-\hline %\cline{2-13}
-\cite{BM99}
-&$\top$ &  &   %BM99_mixed_para.spin 
-&$\top$ &  &    % RC07_async_mixed_all.spin
-&$\bot$ &  &    % RC07_async.spin
-&$\bot$ &  &   \\ % RC07_async_all.spin 
-\hline %\cline{2-13}
-\end{tabular}
-\end{center}
-\caption{Expérimentations avec des itérations asynchrones}\label{fig:async:exp}
+\begin{figure}[ht]
+  \begin{center}
+    \begin{tiny}
+      \subfigure[Sans délais]{
+        \begin{tabular}{|*{7}{c|}}
+          \cline{2-7}
+          \multicolumn{1}{c|}{ }
+          &\multicolumn{3}{|c|}{Synchrones} & \multicolumn{3}{|c|}{Généralisées} \\
+          \cline{2-7}
+          \multicolumn{1}{c|}{ }& 
+          P & M & T&
+          P & M & T \\
+          \hline %\cline{2-7}
+          \textit{RE}  &
+          $\top$ & 2.7 & 0.01s & 
+          $\bot$ & 369.371 & 0.509s \\ 
+          \hline %\cline{2-7}
+          \cite{RC07} &
+          $\bot$ & 2.5 & 0.001s & % RC07_sync.spin
+          $\bot$ & 2.5 & 0.01s \\ % RC07_sync_chao_all.spin
+          \hline
+          \cite{BM99} &
+          $\top$ & 36.7 & 12s & % BM99_sync_para.spin
+          $\top$ &  &  \\ % BM99_sync_chao.spin
+          \hline
+        \end{tabular}
+        \label{fig:sync:exp}  
+      }
+    
+      \subfigure[Avec délais]{
+        \begin{tabular}{|*{13}{c|}}
+          \cline{2-13}
+          \multicolumn{1}{c|}{ }
+          &\multicolumn{6}{|c|}{Mode Mixe} & \multicolumn{6}{|c|}{Seulement borné} \\
+          \cline{2-13}
+          \multicolumn{1}{c|}{ }
+          &\multicolumn{3}{|c|}{Synchrones} & \multicolumn{3}{|c|}{Pseudo-Périodique} &
+          \multicolumn{3}{|c|} {Synchrones} & \multicolumn{3}{|c|}{Pseudo-Périodique} \\
+          \cline{2-13}
+          \multicolumn{1}{c|}{ }
+          &P & M & T &
+          P & M & T &
+          P & M & T&
+          P & M & T \\
+          \hline %cline{2-13}
+          \textit{RE} & 
+          $\top$ & 409 & 1m11s&
+          $\bot$ & 370 & 0.54 &
+          $\bot$ & 374 & 7.7s&
+          $\bot$ & 370 & 0.51s \\
+          \hline %\cline{2-13}
+          AC2D 
+          &$\bot$ & 2.5 & 0.001s  % RC07_async_mixed.spin
+          &$\bot$ & 2.5 & 0.01s   % RC07_async_mixed_all.spin
+          &$\bot$ & 2.5 & 0.01s   % RC07_async.spin
+          &$\bot$ & 2.5 & 0.01s  \\ % RC07_async_all.spin 
+          \hline %\cline{2-13}
+          \cite{BM99}
+          &$\top$ &  &   %BM99_mixed_para.spin 
+          &$\top$ &  &    % RC07_async_mixed_all.spin
+          &$\bot$ &  &    % RC07_async.spin
+          &$\bot$ &  &   \\ % RC07_async_all.spin 
+          \hline %\cline{2-13}
+        \end{tabular}
+        \label{fig:async:exp}
+      }
+    \end{tiny}
+  \end{center}
+  \caption{Résultats des simulations Promela des SDDs}\label{fig:exp:promela}
 \end{figure} 
 
 
 
-L'exemple \textit{RE} est l'exemple jouet de ce chapitre,
+L'exemple \textit{RE} est l'exemple de ce chapitre,
 \cite{RC07} concerne un réseau composé de deux gènes
 à valeur dans $\{0,1,2\}$,
 AC2D est un automate cellulaire  avec 9 elements prenant des
 valeurs booléennes en fonction de 
 de 4 voisins et
 \cite{BM99} consiste en  10 process
-qui modifient leur valeur booléennes dans un graphe d'adjacence proche 
+qui modifient leurs valeurs booléennes dans un graphe d'adjacence proche 
 du graphe complet.
 
 
-L'exemple jouet \textit{RE} a été prouvé comme universellement convergent.
+L'exemple  \textit{RE} a été prouvé comme universellement convergent.
 \JFC{statuer sur AC2D}
-Comme la convergence n'est déjà pas établie pour les itérations parallèles
+Comme la convergence n'est déjà pas établie pour les itérations synchrones
 de~\cite{RC07}, il en est donc 
 de même pour les itérations asynchrones.
 La {\sc Figure}~\ref{fig:RC07CE} donne une trace de la sortie de SPIN de menant à la violation 
@@ -812,28 +867,7 @@ lorsque pour $\delta_0$ vaut 1. Il ne peut donc y avoir convergence universelle.
  
 \section{Conclusion}
 \label{sec:spin:concl}
-Des méthodes de simulation basées sur des stratégies et des délais générés aléatoirement 
-ont déjà été présentées~\cite{BM99,BCV02}.
-Cependant, comme ces implantations ne sont pas exhaustives, elles ne donnent un résultat 
-formel que lorsqu'elles fournissent un contre-exemple. Lorsqu'elles exhibent une convergence,  
-cela ne permet que donner une intuition de convergence, pas  une preuve.
-Autant que nous sachions, aucune démarche de preuve formelle automatique 
-de convergence n'a jamais été établie. 
-Dans le travail théorique~\cite{Cha06}, Chandrasekaran a montré que les itérations asynchrones sont convergentes 
-si et seulement si on peut construire une fonction de Lyaponov décroissante, mais il ne donne pas de méthode 
-automatique pour construire cette fonction.
 
-\JFC{Déplacer ceci dans les perspective}
-Among drawbacks of the method,  one can argue that bounded delays is only 
-realistic in practice for close systems. 
-However, in real large scale distributed systems where bandwidth is weak, 
-this restriction is too strong. In that case, one should only consider that 
-matrix $s^{t}$ follows the  iterations of the system, \textit{i.e.},
-for all $i$, $j$, $1 \le i \le j \le n$,  we have$
-\lim\limits_{t \to \infty} s_{ij}^t = + \infty$. 
-One challenge of this work should consist in weakening this constraint. 
-We plan as future work to take into account other automatic approaches 
-to discharge proofs notably by deductive analysis~\cite{CGK05}.