Mar, 2024

超级策略逻辑

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 关于策略的推理：关于模型检查问题

    介绍了一种更广泛的策略逻辑，用于在多代理并发游戏中推理策略，证明了其包括 CHP-SL，同时维护可决策模型检查问题。

    Dec, 2011

  • 关于交替时间逻辑、超属性和策略共享的研究

    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

  • 有限信息下的策略逻辑

    研究不完美信息领域中策略逻辑的 SLii 扩展，并研究其模型检查问题，证明其限制为分层实例的模型检查是可判定的，应用此结果解决了分层信息下确定性策略的纳什均衡存在性可判定问题和分布式合理综合问题。

    Mar, 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

  • 超属性验证的非确定性规划

    验证超性质的自动化的算法，通过构建一个非确定性多机器人规划实例，确保一个规划存在则满足验证问题。

    May, 2024

  • 观点线性时间逻辑

    本文提出了一种名为 SLTL 的新逻辑，它将 LTL 的时间特性与 SL 的多角度建模能力相结合，旨在解决多角度情境下的实践推理问题。

    Apr, 2023

  • 语言模型的战略推理

    使用预训练的大型语言模型，并通过有限的示例进行引导，使智能代理能够进行战略推理和协商，而不需要任何额外的训练或微调。

    May, 2023

  • 策略逻辑中的折扣

    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

  • 用属性规范语言学习可解释模型

    本文主要介绍了一种用于从有限集的正面和负面例子中学习复杂系统可解释性描述的算法，通过在 IEEE 标准时间逻辑 PSL (Property Specification Language) 中学习公式来解决此问题，并比较了与现有 LTL 学习算法的效果。

    Feb, 2020

  • StrategyLLM：作为问题解决的策略生成器，执行器，优化器和评估器的大型语言模型

    综合利用 LLMs 能力的 StrategyLLM 框架提出，通过制定通用问题解决策略，以及利用这些策略产生一致的解决方案来提高推理方法的泛化性和一致性。实验证明，StrategyLLM 在数学推理、常识推理、算法推理和符号推理等 4 个具有挑战性的任务上，比需要人工注释解决方案的同类基准模型 CoT-SC 表现更好。

    Nov, 2023