本文介绍了Epistemic Strategy Logic（ESL)这一扩展了策略逻辑的框架，它具有个体知识的模态演算符，这使得我们能够更明确地表示和推理代理人对自己和其他代理人策略的知识。我们提供了关于ESL的语义，考虑了相应的模型检查问题，发现ESL的模型检查复杂度不劣于（非认知的）策略逻辑。
Apr, 2014
本文讨论了针对具有博弈均衡策略的并发多智能体系统进行时间逻辑性质检查的合理性验证问题，并提出了减少验证复杂度的有效方法。同时研究了满足社会福利约束条件的多智能体系统的最优策略问题。
Jul, 2022
本文将未来折扣引入策略逻辑中，并研究了SLdisc[D]-formula的模型检查。
May, 2023
本文介绍一种语言，可用于建模智能体之间的并发交互，并允许指定特定操作发生的时间间隔，以及演示了如何使用该语言建模辩论和对话游戏。
Jun, 2023
这项工作介绍了一种在给定路径规划中评估单个线性时间逻辑（LTL）约束在特定时间的相关性的框架，这是一项我们称之为“点时解释”的任务。
该研究探讨了一个版本的线性时态逻辑，其命题片段是Godel-Dummett逻辑，并使用了两种自然语义学，一种是真值语义学，另一种是双关系语义学，证明了这些语义定义了相同的逻辑，并提出了决定语句有效性的算法以及一个用于Godel临时逻辑的演绎演算法，从而证明了所有的有效语句都能够用这个演算法证明。
HyperATLS$^*_S$是ATL$^*$的扩展，可以比较多个战略互动的结果，并强制要求一些代理共用相同策略。它是一个丰富的规范语言，可以捕捉现有逻辑无法达到的重要AI相关属性。我们证明了在并发博弈结构上对HyperATL$^*_S$的模型检查是可判定的，并在一系列基准测试中使用我们的模型检查算法实施，并对其进行评估。
Dec, 2023
通过使用自然策略，模型检测概率时态逻辑在随机多代理系统下的复杂性结果是：当限制主动联盟为确定性策略时，使用自然策略的模型检测是NP完全问题；在不受限制的情况下，使用自然策略的模型检测的复杂度为EXPSPACE。
Jan, 2024
提出了Hyper Strategy Logic（HyperSL）作为多路径比较的战略逻辑，并给出了该逻辑的模型检查算法和实现。
Mar, 2024
基于并发博弈模型的联盟逻辑，包含了三个强假设，而新提出的基于一般并发博弈模型的联盟逻辑则不包含这些假设，并展示了其完备性和与传统联盟逻辑的比较。