IMITATOR4AMAS supports model checking and synthesis of memoryless imperfect information strategies for STCTL, interpreted over networks of parametric timed automata with asynchronous execution. While extending the verifier IMITATOR, IMITATOR4AMAS is the first tool for strategy synthesis in this setting. Our experimental results show a substantial speedup over previous approaches.


翻译:IMITATOR4AMAS支持对STCTL进行模型检测及无记忆非完美信息策略的综合,该逻辑在具有异步执行的参数化时间自动机网络上进行解释。作为验证工具IMITATOR的扩展,IMITATOR4AMAS是该领域首个实现策略综合的工具。实验结果表明,相较于现有方法,本工具实现了显著的加速。

0
下载
关闭预览

相关内容

《分布式多智能体强化学习策略的可解释性研究》
专知会员服务
27+阅读 · 2025年11月17日
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
38+阅读 · 2020年3月15日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
43+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月11日
VIP会员
相关VIP内容
《分布式多智能体强化学习策略的可解释性研究》
专知会员服务
27+阅读 · 2025年11月17日
相关基金
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
43+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员