LTLf synthesis is the automated construction of a reactive system from a high-level description, expressed in LTLf, of its finite-horizon behavior. So far, the conversion of LTLf formulas to deterministic finite-state automata (DFAs) has been identified as the primary bottleneck to the scalabity of synthesis. Recent investigations have also shown that the size of the DFA state space plays a critical role in synthesis as well. Therefore, effective resolution of the bottleneck for synthesis requires the conversion to be time and memory performant, and prevent state-space explosion. Current conversion approaches, however, which are based either on explicit-state representation or symbolic-state representation, fail to address these necessities adequately at scale: Explicit-state approaches generate minimal DFA but are slow due to expensive DFA minimization. Symbolic-state representations can be succinct, but due to the lack of DFA minimization they generate such large state spaces that even their symbolic representations cannot compensate for the blow-up. This work proposes a hybrid representation approach for the conversion. Our approach utilizes both explicit and symbolic representations of the state-space, and effectively leverages their complementary strengths. In doing so, we offer an LTLf to DFA conversion technique that addresses all three necessities, hence resolving the bottleneck. A comprehensive empirical evaluation on conversion and synthesis benchmarks supports the merits of our hybrid approach.

中文翻译：

---

基于有限视野规范的反应合成的混合组合推理

LTLf 综合是根据其有限范围行为的高级描述（以 LTLf 表示）自动构建反应系统。到目前为止，将 LTLf 公式转换为确定性有限状态自动机 (DFA) 已被确定为综合可扩展性的主要瓶颈。最近的调查还表明，DFA 状态空间的大小在综合中也起着关键作用。因此，有效解决综合瓶颈要求转换具有时间和内存性能，并防止状态空间爆炸。然而，当前的转换方法基于显式状态表示或符号状态表示，无法在规模上充分解决这些必要性：显式状态方法生成的 DFA 最少，但由于昂贵的 DFA 最小化而速度较慢。符号状态表示可以是简洁的，但由于缺乏 DFA 最小化，它们生成了如此大的状态空间，即使它们的符号表示也无法弥补爆炸。这项工作提出了一种用于转换的混合表示方法。我们的方法利用了状态空间的显式和符号表示，并有效地利用了它们的互补优势。为此，我们提供了一种 LTLf 到 DFA 的转换技术，可以满足所有三个要求，从而解决瓶颈。对转换和综合基准的综合实证评估支持我们混合方法的优点。但是由于缺乏 DFA 最小化，它们生成了如此大的状态空间，以至于即使它们的符号表示也无法补偿爆炸。这项工作提出了一种用于转换的混合表示方法。我们的方法利用了状态空间的显式和符号表示，并有效地利用了它们的互补优势。为此，我们提供了一种 LTLf 到 DFA 的转换技术，可以满足所有三个要求，从而解决瓶颈。对转换和综合基准的综合实证评估支持我们混合方法的优点。但是由于缺乏 DFA 最小化，它们生成了如此大的状态空间，以至于即使它们的符号表示也无法补偿爆炸。这项工作提出了一种用于转换的混合表示方法。我们的方法利用了状态空间的显式和符号表示，并有效地利用了它们的互补优势。为此，我们提供了一种 LTLf 到 DFA 的转换技术，可以满足所有三个要求，从而解决瓶颈。对转换和综合基准的综合实证评估支持我们混合方法的优点。我们的方法利用了状态空间的显式和符号表示，并有效地利用了它们的互补优势。为此，我们提供了一种 LTLf 到 DFA 的转换技术，可以满足所有三个要求，从而解决瓶颈。对转换和综合基准的综合实证评估支持我们混合方法的优点。我们的方法利用了状态空间的显式和符号表示，并有效地利用了它们的互补优势。为此，我们提供了一种 LTLf 到 DFA 的转换技术，可以满足所有三个要求，从而解决瓶颈。对转换和综合基准的综合实证评估支持我们混合方法的优点。