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一种求解认知难题的模型检测方法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:《计算机学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]清华大学软件学院信息系统安全教育部重点实验室,北京100084, [2]桂林电子科技大学计算机与控制学院,广西桂林541004, [3]北京大学信息科学技术学院,北京100871
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(90718039); 国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2010CB328103); 国家杰出青年科学基金(60725207); 国家自然科学基金(60763004); 广西青年科学基金(桂科青0728090); 中国博士后科学基金(20090450389)资助
中文摘要:

用公告逻辑建模并求解和与积认知难题.提出一种动态认知模型,将环境认知模型与公告导致的认知模型线性组合,从而在时态认知逻辑模型检测技术中扩展支持公告逻辑的建模与验证.该模型检测方法不仅可以用于搜索认知难题的所有解,而且可以验证相关的时态认知性质,这一特性是当前认知逻辑模型检测工具MCK、MCMAS和DEMO不能完全支持的.作者采用OBDD开发了相关的符号化模型检测工具MCTK并对和与积难题进行建模和验证,实验结果说明了文中方法的正确性和高效性.

英文摘要:

This paper aims to model and solve the Sum and Product Riddle in public announcement logic.A dynamic epistemic model is proposed,that is the linear temporal combination of the epistemic model of environment and the epistemic models after each announcement,such that the authors' model checking technique for temporal epistemic logic can be extended to support the modeling and verification of public announcement logic.This model checking method not only can help to find all solutions,but also verify related temporal epistemic properties.Such characteristic is not fully supported by the current version of MCK,MCMAS and DEMO.The authors implemented the proposed method in the symbolic model checker MCTK via OBDD and verified the sum and product riddle.The experimental results show that the proposed method is correct and efficient.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433