Summary-based inference of quantitative bounds of live heap objects

This article presents a symbolic static analysis for computing parametric upper bounds of the number of simultaneously live objects of sequential Java-like programs. Inferring the peak amount of irreclaimable objects is the cornerstone for analyzing potential heap-memory consumption of stand-alone applications or libraries. The analysis builds method-level summaries quantifying the peak number of live objects and the number of escaping objects. Summaries are built by resorting to summaries of their callees. The usability, scalability and precision of the technique is validated by successfully predicting the object heap usage of a medium-size, real-life application which is significantly larger than other previously reported case-studies.Fil: Braberman, Victor Adrian. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Hym, Samuel. Universite Lille 3; FranciaFil: Yovine, Sergio Fabian. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Iniciativas matemático computacionales desde la Universidad de Buenos Aires para contribuir a la toma de decisiones en el contexto del COVID-19

Con la llegada de la pandemia a la Argentina, en marzo de 2020, se creó un grupo multidisciplinario con base en la Universidad de Buenos Aires y amplia trayectoria y experiencia en el desarrollo e investigación de herramientas matemático-computacionales, para colaborar en la toma de decisiones en el contexto del COVID-19. Análisis de datos en el país y en el mundo, simulación de escenarios, y proyectos en territorio fueron parte del desafío encarado. En este artículo se reseñan algunas de las actividades realizadas por el grupo y seanaliza el impacto de ellas.publishedVersionFil: Arrar, Mehrnoosh. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Arrar, Mehrnoosh. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Arrar, Mehrnoosh. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Etchenique, Roberto Argentino. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Etchenique, Roberto Argentino. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentina.Fil: Fernández, Natalia Brenda. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Fernández, Natalia Brenda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biociencias, Biotecnología y Biología Traslacional; Argentina.Fil: Ferrer, Luciana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Ferrer, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Garbervetsky, Diego David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Goldsmit, Rodrigo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Grillo, Carolina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Maidana, Rodrigo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina.Fil: Mendiluce, Mauricio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Minoldo, Sol. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales; Argentina.Fil: Minoldo, Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad; Argentina.Fil: Pepino, Leonardo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Pepino, Leonardo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Pecker Marcosig, Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Pecker Marcosig, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Puerta, Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Puerta, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Quiroga, Rodrigo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Argentina.Fil: Quiroga, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina.Fil: Solovey, Guillermo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Solovey, Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Valdora, Marina Silvia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Valdora, Marina Silvia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Zapatero, Mariano. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Zapatero, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina

Mathematical and Computational Initiatives from the University of Buenos Aires to Contribute to Decision-Making in the Context of COVID-19 in Argentina. REVIEW

With the arrival of the pandemic in Argentina in March 2020, a working group of scientists from two institutes belonging to the Faculty of Exact and Natural Sciences of the University of Buenos Aires and CONICET, together with colleagues from different academic institutions in the country, decided to put forth our experience and knowledge in data science and associated disciplines, towards helping with decision-making in the context of COVID-19. Data analysis within Argentina and other countries, scenario simulation, as well as rapid response projects- mainly in the province of Buenos Aires- were all within the scope of our aim. This review article outlines some of the activities carried out by our team throughout these pandemic months.publishedVersionFil: Arrar, Mehrnoosh. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Arrar, Mehrnoosh. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Arrar, Mehrnoosh. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Belloli, Laouen Mayal Louan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Bianco, Ana María. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Boechi, Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Castro, Rodrigo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Duran, Guillermo Alfredo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Etchenique, Roberto Argentino. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Etchenique, Roberto Argentino. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentina.Fil: Fernández, Natalia Brenda. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Fernández, Natalia Brenda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Biociencias, Biotecnología y Biología Traslacional; Argentina.Fil: Ferrer, Luciana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Ferrer, Luciana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Garbervetsky, Diego David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Goldsmit, Rodrigo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Grillo, Carolina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Kamienkowsk, Juan E. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Kamienkowsk, Juan E. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Laciana, Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Laciana, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Lanzarotti, Esteban. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Lanzarotti, Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Lozano, Mario Enrique. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnología; Argentina.Fil: Lozano, Mario Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Maidana, Rodrigo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. esFil: Mendiluce, Mauricio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Minoldo, Sol. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Estudios sobre Cultura y Sociedad; Argentina.Fil: Pepino, Leonardo Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Pepino, Leonardo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Pecker Marcosig, Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Pecker Marcosig, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Puerta, Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Puerta, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina.Fil: Quiroga, Rodrigo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Químicas; Argentina.Fil: Quiroga, Rodrigo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Físico-química de Córdoba; Argentina.Fil: Solovey, Guillermo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Solovey, Guillermo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Valdora, Marina Silvia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Valdora, Marina Silvia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Calculo; Argentina.Fil: Zapatero, Mariano. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Zapatero, Mariano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina

An Empirical Study on How Sapienz Achieves Coverage and Crash Detection

Several tools for automatically testing Android applications have been proposed. In particular, Sapienz is a search-based tool that has been recently deployed in an industrial setting. Although it has been shown that Sapienz outperforms several state-of-the-art tools, it is still to be seen what features of SAPIENZ impact the most on its effectiveness. We conducted an extensive empirical study where we compare the impact of the search algorithm and the usage of motif genes, a more compact representation of individuals. Our empirical study shows that the usage of motif genes improves coverage both for Evolutionary Algorithms and random approaches. In particular, it also shows that NSGA-II, the multi-objective evolutionary algorithm used by Sapienz, does not have a clear improvement over other algorithms. In terms of number of crashes detected, our study shows that both NSGA-II and Random Search perform similarly. While the usage of motif genes improves the crash detection of algorithms, it is not enough to make it statistically significant. These facts cast doubts about the use of Evolutionary Algorithms in the context of Android test generation and suggest that motif genes can have a great impact on the overall effectiveness.Fil: Arcuschin, Iván. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; ArgentinaFil: Galeotti, Juan Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; ArgentinaFil: Garbervetsky, Diego David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentin

Enabledness-based program abstractions for behavior validation

Code artifacts that have nontrivial requirements with respect to the ordering in which their methods or procedures ought to be called are common and appear, for instance, in the form of API implementations and objects. This work addresses the problem of validating if API implementations provide their intended behavior when descriptions of this behavior are informal, partial, or nonexistent. The proposed approach addresses this problem by generating abstract behavior models which resemble typestates. These models are statically computed and encode all admissible sequences of method calls. The level of abstraction at which such models are constructed has shown to be useful for validating code artifacts and identifying findings which led to the discovery of bugs, adjustment of the requirements expected by the engineer to the requirements implicit in the code, and the improvement of available documentation.Fil: de Caso, Guido. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Braberman, Victor Adrian. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Uchitel, Sebastian. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Imperial College London; Reino Unido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Enabledness-based Testing of Object Protocols

A significant proportion of classes in modern software introduce or use object protocols, prescriptions on the temporal orderings of method calls on objects. This article studies search-based test generation techniques that aim to exploit a particular abstraction of object protocols (enabledness preserving abstractions (EPAs)) to find failures. We define coverage criteria over an extension of EPAs that includes abnormal method termination and define a search-based test case generation technique aimed at achieving high coverage. Results suggest that the proposed case generation technique with a fitness function that aims at combined structural and extended EPA coverage can provide better failure-detection capabilities not only for protocol failures but also for general failures when compared to random testing and search-based test generation for standard structural coverage.Fil: Godoy, Javier Ignacio. Universidad Nacional de General Sarmiento; ArgentinaFil: Galeotti, Juan Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Uchitel, Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentin

Automated abstractions for contract validation

Pre/postcondition-based specifications are commonplace in a variety of software engineering activities that range from requirements through to design and implementation. The fragmented nature of these specifications can hinder validation as it is difficult to understand if the specifications for the various operations fit together well. In this paper, we propose a novel technique for automatically constructing abstractions in the form of behavior models from pre/postcondition-based specifications. Abstraction techniques have been used successfully for addressing the complexity of formal artifacts in software engineering; however, the focus has been, up to now, on abstractions for verification. Our aim is abstraction for validation and hence, different and novel trade-offs between precision and tractability are required. More specifically, in this paper, we define and study enabledness-preserving abstractions, that is, models in which concrete states are grouped according to the set of operations that they enable. The abstraction results in a finite model that is intuitive to validate and which facilitates tracing back to the specification for debugging. The paper also reports on the application of the approach to two industrial strength protocol specifications in which concerns were identified.Fil: de Caso, Guido. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Braberman, Victor Adrian. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Uchitel, Sebastian. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Imperial College London; Reino Unido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

TacoFlow: optimizing SAT program verification using dataflow analysis

In previous work, we presented TACO, a tool for efficient bounded verification. TACO translates programs annotated with contracts to a SAT problem which is then solved resorting to off-the-shelf SAT-solvers. TACO may deem propositional variables used in the description of a program initial states as being unnecessary. Since the worst-case complexity of SAT (a known NP problem) depends on the number of variables, most times this allows us to obtain significant speed ups. In this article, we present TacoFlow, an improvement over TACO that uses dataflow analysis in order to also discard propositional variables that describe intermediate program states. We present an extensive empirical evaluation that considers the effect of removing those variables at different levels of abstraction, and a discussion on the benefits of the proposed approach.Fil: Cuervo Parrino, Bruno. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; ArgentinaFil: Galeotti, Juan Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universitat Saarland; AlemaniaFil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Frias, Marcelo Fabian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Tecnológico de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Informática; Argentin

Supporting incremental behaviour model elaboration

Behaviour model construction remains a difficult and labour intensive task which hinders the adoption of model-based methods by practitioners. We believe one reason for this is the mismatch between traditional approaches and current software development process best practices which include iterative development, adoption of use-case and scenario-based techniques and viewpoint- or stakeholder-based analysis; practices which require modelling and analysis in the presence of partial information about system behaviour. Our objective is to address the limitations of behaviour modelling and analysis by shifting the focus from traditional behaviour models and verification techniques that require full behaviour information to partial behaviour models and analysis techniques, that drive model elaboration rather than asserting adequacy. We aim to develop sound theory, techniques and tools that facilitate the construction of partial behaviour models through model synthesis, enable partial behaviour model analysis and provide feedback that prompts incremental elaboration of partial models. In this paper we present how the different research threads that we have and currently are developing help pursue this vision as part of the “Partial Behaviour Modelling—Foundations for Iterative Model Based Software Engineering” Starting Grant funded by the ERC. We cover partial behaviour modelling theory and construction, controller synthesis, automated diagnosis and refinement, and behaviour validation.Fil: Uchitel, Sebastian. Imperial College London; Reino Unido. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Alrajeh, Dalal. Imperial College London; Reino UnidoFil: Ben David, Shoham. University of Toronto; CanadáFil: Braberman, Victor Adrian. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Chechik, Marsha. University of Toronto; CanadáFil: de Caso, Guido. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: D'ippolito, Nicolás Roque. Imperial College London; Reino Unido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fischbein, Dario. Imperial College London; Reino UnidoFil: Garbervetsky, Diego David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Kramer, Jeff. Imperial College London; Reino UnidoFil: Russo, Alessandra. Imperial College London; Reino UnidoFil: Sibay, German. Imperial College London; Reino Unid