Jul, 2023

语义方法在认知规划中的可决定性（扩展版）

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TL;DR利用动态认知逻辑（DEL）的多代理规划在处理非确定性、部分可观察性和任意知识嵌套方面具有广泛应用的行动形式主义中，我们通过一种新颖的语义方法达到可决定性的目标。我们展示了该框架具有可决定的特性，并研究了其他扩展的交换公理以实现更复杂的 DEL 的决定性。
发现论文，激发创造
  • DELPHIC 实用 DEL 规划能力控制 (扩展版)

    用 DELPHIC 框架替代传统的 Kripke 模型，实现更紧凑的认知状态表示，并通过实验评估证实其在空间和时间上优于传统方法。

    Jul, 2023

  • 基于高阶信念变化的通用多智能体认知规划器

    提出了一种多代理认知规划的表示语言，解决了现有编译成经典计划所面临的各种限制，包括只能生成线性计划、限制公共行动和无法处理分离信念等问题。

    Jun, 2018

  • 深度有界认知规划

    本文提出了一种基于动态认知逻辑 (DEL) 的新型算法，该算法限制了规划代理的推理深度为一个上界 b，以模态深度 b 为最多的高阶知识进行推理。算法利用了一种新型的 b-bisimulation 收缩确保了最小模型的唯一性。我们证明了深度有界规划算法是正确的。此外，我们证明了在推理深度的限制 b 内具有解决方案的规划任务的完备性（因此按照标准定义的迭代界限增加变体是完备的）。在推理深度的限制 b 下，该算法被证明是 (b + 1)-EXPTIME 完全，同时在代理和原子的数量上是固定参数可处理的。我们提供了算法的树搜索和图搜索变体，并将树搜索版本的实现与基准认知规划器进行了基准测试。

    Jun, 2024

  • 关于动态认知逻辑的复杂性

    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

  • 一种建模完整知识上下文中决策的认知逻辑

    本文提出了一种用于对不完全知识建模决策的新语言，它结合了分层、自知逻辑和定义三个原则，其中知识库是一个认识论理论的层级结构，每个组成部分理论都可以对较低理论中的知识进行认识论推理，并使用具有认识条件的定义来进行决策。

    Dec, 2023

  • 深度有限的认知逻辑

    DBEL 是 S5 的扩展，用来模拟深度有限的代理人进行关于知识公式的推理，同时添加了深度原子 Ead 和 Pad，扩展了公开声明逻辑的公理，解决了遗忘和知识泄漏等问题，并用这些逻辑来解决经典的泥泞孩子问题。

    Jul, 2023

  • 多智体信仰的 PAC 语义学习性

    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。

    Jun, 2023

  • 认知行动作为资源

    提供了代数语义及完备的序列演算，以处理由认识行为所引起的信息更新；我们给定一种包容不完整或错误信息（如由于保密或欺骗所致）以及嵌套知识的灵活的语义。

    Aug, 2006

  • ASP 中的多智体认知规划建模

    本文介绍了一种基于声明式编程技术的多智能体认知情境下的推理问题的解决方案，即 PLATO（基于 ePistemic 多智能体 Answer Program 解决方案），利用自定义认知状态表征和 ASP 求解器的效率，在从文献中收集的基准测试中取得了有竞争力的性能结果，并为其正确性开发了形式验证。

    Aug, 2020

  • 论知识和策略的推理：认识策略逻辑

    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