論文の概要: Multi-Agent Verification and Control with Probabilistic Model Checking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02829v1
• Date: Sat, 5 Aug 2023 09:31:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 18:30:30.346448
• Title: Multi-Agent Verification and Control with Probabilistic Model Checking
• Title（参考訳）: 確率モデルチェックによるマルチエージェント検証と制御
• Authors: David Parker
• Abstract要約: 確率的モデルチェック(probabilistic model check)は、ソフトウェアやハードウェアシステムに関する公式な自動推論手法である。 論理学、オートマトン、グラフ理論から最適化、数値法、制御に至るまで、様々な分野のアイデアと技術に基づいて構築される。 近年ではゲーム理論のアイデアを統合するために確率的モデル検査も拡張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56877715768796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic model checking is a technique for formal automated reasoning about software or hardware systems that operate in the context of uncertainty or stochasticity. It builds upon ideas and techniques from a diverse range of fields, from logic, automata and graph theory, to optimisation, numerical methods and control. In recent years, probabilistic model checking has also been extended to integrate ideas from game theory, notably using models such as stochastic games and solution concepts such as equilibria, to formally verify the interaction of multiple rational agents with distinct objectives. This provides a means to reason flexibly about agents acting in either an adversarial or a collaborative fashion, and opens up opportunities to tackle new problems within, for example, artificial intelligence, robotics and autonomous systems. In this paper, we summarise some of the advances in this area, and highlight applications for which they have already been used. We discuss how the strengths of probabilistic model checking apply, or have the potential to apply, to the multi-agent setting and outline some of the key challenges required to make further progress in this field.
• Abstract（参考訳）: 確率モデル検査(probabilistic model checking)は、不確実性や確率性の文脈で動作するソフトウェアやハードウェアシステムに関する形式的自動推論の手法である。 論理学、オートマトン、グラフ理論から最適化、数値法、制御に至るまで、様々な分野のアイデアと技術に基づいて構築される。 近年、確率論的モデル検査はゲーム理論のアイデアを統合するために拡張されており、特に確率ゲームのようなモデルや平衡のような解の概念を用いて、異なる目的を持つ複数の有理エージェントの相互作用を正式に検証している。 これは、敵対的または協力的な方法で行動するエージェントを柔軟に推論する手段を提供し、人工知能、ロボティクス、自律システムなどの新しい問題に対処する機会を開く。 本稿では,この領域の進歩のいくつかを要約し,それらが既に使われている応用を強調する。 本稿では,確率的モデル検査の強みをマルチエージェント設定に適用するか,あるいは適用可能な可能性について論じ,この分野のさらなる進歩に必要な課題について概説する。

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