研究了公开观察逻辑的各个部分的满意度问题的计算复杂性及其与公开公告逻辑的紧密联系。
Jun, 2023
本文讲述了一种基于特定约束的自主系统与多智能体的优化控制方法，以实现其最大化收益并同时满足时间逻辑约束的概率足够高。
May, 2023
本研究使用合法及完整的插入表技术，证明 DEL 语言中事件模型的模型检查问题是 PSPACE 完全的，并证明了满足性问题是 NEXPTIME-complete 的。
Oct, 2013
此文介绍了使用多智能体认知逻辑演示 PAC 学习的技术基础，涉及逻辑和弱推理，以提供强大的模型理论框架来回答查询，并研究了该算法的正确性、样本复杂性以及其能够高效的情况，利用表述定理将模态推理纳入命题推理中。
提出了一种在部分可观察的马尔可夫决策过程（POMDP）中实现满足线性时间逻辑公式的策略的方法，该方法使用基于点的价值迭代方法来高效地近似满足所需逻辑公式的最大概率，并计算相应的置信状态策略。证明该方法适用于大型 POMDP 领域，并为最终策略的性能提供了强大的边界。
Jan, 2020
本文提出了一种基本的动态认知逻辑，其中研究了更新代理人对常量值的知识的新的动态运算符 “公共检查”，在单个和多个代理人情况下提供了声音和强大的完整公理化，利用数据库中依赖项的著名 Armstrong 公理。
Sep, 2016
本文介绍了如何使用归纳逻辑编程从 POMCP 执行的跟踪中学习规则并将它们集成到 POMCP 中，以提供对有前途的动作的软性策略偏向，我们在两个基准情景下说明，从小任务实例中学习到的规则的集成可以提高性能，并且需要更少的蒙特卡罗模拟并且处理更大的任务实例。
Mar, 2023
本文研究在信念水平下进行推理的计算复杂性，并进行了参数化复杂性理论的进一步细化，探究信念水平和非逻辑符号数量对复杂性的影响。
May, 2018
本文综述了概率模型检测在 PRISM 和 PRISM-games 模型检查器支持下的可观测和不可观测马尔可夫决策过程、顺序和并发随机博弈以及相关概率时态逻辑，以及其在自主系统中的应用，并探讨了未来研究方向和挑战。
Nov, 2021
该研究论文介绍了认知逻辑程序的语言和形式语义，并探讨了该领域的当前状态和未来研究的挑战。
Aug, 2021