- 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 - 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。
- 语义方法在认知规划中的可决定性（扩展版）
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 DE - 逻辑谜题中的非对称性探究：利用 Zero-suppressed Decision Diagrams 进行符号化模型检验的动态认知逻辑
本研究比较了不同 Zero-suppressed Decision Diagrams 变体在多智能体系统的符号编码中的记忆使用情况，结果表明使用合适的 ZDDs 可以显著减少 BDDs 的记忆使用量。
- Attention! (不) 注意的智能体的动态认知逻辑模型
本文提出了一种基于命题关注的逻辑模型，考虑了关注力的刻意选择性，用于代表各种自然场景中普遍存在的注意现象，例如注意盲等。
- 代理更新模型
本文介绍了基于代理更新框架的动态认知逻辑的概念，这是将动作框架扩展到添加或删除代理的方法。还探讨了基于代理更新框架的动态认知逻辑的模型检查和可满足性问题，并给出了多项算法的复杂度证明。
- IJCAI验证智能代理的期望和观察
本文主要研究了一种称为公共观察逻辑的动态认知逻辑的计算复杂性，并探讨了该模型检查算法的实现，以及其在验证不同特征和交互系统方面的适用性。
- AAAI迭代信念库修正：一种动态认知逻辑方法
研究 AGM 信念修正，通过构造优先量图实现对 iterated 信念修正理论的很好的特征化，并提出在动态认识逻辑中的信念变化运算符的一种新的句法表示。
- 了解价值观和公众审查
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。
- 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。