关于偏序降阶的大多数论文假设要分析的系统是作为一组具有一些合成算子的过程给出的。这很有意义，因为您不想先计算状态空间，然后使用偏序减少来减少它。
但是，假设您已经给出了平坦的状态空间，您是否仍然可以使用偏序减少来减少它？我认为使用修改后的DFS应该可以做到这一点。可以在本地检查某些属性，并且可以通过使用有关堆栈中状态的信息来考虑循环条件。
是否有任何纸张或其他参考文献提供此类算法？
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是的，这是可能的。如您所述，该算法与传统方法非常相似。唯一的区别是收集有关行动独立性的信息。从概念上讲，这一切都非常简单。因此，我认为没有关于此类算法的论文。
对于用例，互模拟最小化更有用。 Baier和Katoen在他们的书＆＃34;模型检查原理＆＃34;中给出了很好的介绍。最先进的技术描述于＆＃34; Paige和Tarjan - 三分区细化算法＆＃34;用于强互模拟和＆＃34; Groote和Wijs - 用于口吃等价和分支双模拟的O（m log n）算法＆＃34;用于分支互模拟。