[論文レビュー] Automatic Verification of Parameterised Interleaved Multi-Agent Systems

Panagiotis Kouvaros, Alessio Lomuscio|arXiv (Cornell University)|Jan 28, 2013

Formal Methods in Verification参考文献 14被引用数 13

ひとこと要約

本稿では、パラメータ化された相互作用型解釈システム（PIIS）モデルと特化した論理（IACTL∗K-X）を用いて、任意の数のエージェントを有するパラメータ化されたマルチエージェントシステム（MAS）における時空間的・認識的性質の検証のための、健全かつ完全な手法を提示する。この手法は、切り捨て値（cutoff value）を計算することで、無限に多くのエージェントを有するシステムの検証を、切り捨て数の有限システムへの還元することで可能にし、mcmas-p などのモデルチェックの拡張を用いてスケーラブルな検証を実現する。

ABSTRACT

A key problem in verification of multi-agent systems by model checking concerns the fact that the state-space of the system grows exponentially with the number of agents present. This makes practical model checking unfeasible whenever the system contains more than a few agents. In this paper we put forward a technique to establish a cutoff result, thereby showing that all systems of arbitrary number of agents can be verified by model checking a single system containing a number of agents equal to the cutoff of the system. While this problem is undecidable in general, we here define a class of parameterised interpreted systems and a parameterised temporal-epistemic logic for which the result can be shown. We exemplify the theoretical results on a robotic example and present an implementation of the technique on top of mcmas, an open-source model checker for multi-agent systems.

研究の動機と目的

• 多数のエージェントを有するマルチエージェントシステムのモデルチェックにおいて、状態空間の指数的増加を緩和すること。
• すべてのインスタンスを列挙することなく、任意の数のエージェントを有するシステムにおける性質の検証を可能にする技術の開発。
• すべてのシステムサイズに対して性質の満たされることを保証する切り捨て値を決定する、健全かつ完全な手法の確立。
• 既存のパラメータ化された検証手法を、インタリーブドMASの意味論において認識的および時空間的論理を含めるように拡張すること。
• mcmasモデルチェッカーの拡張（mcmas-p）を用いて、手法の実装と評価を実施すること。

提案手法

• エージェントがインタリーブドアクションを介して非同期に進化し、共有アクションを通じて通信するパラメータ化されたインタリーブド解釈システム（PIIS）モデルを定義する。
• IACTL∗K-Xを導入する。これは、CTL∗の普遍的フラグメント（「次」演算子を除く）とインデックス化された命題変数、およびエージェント固有の知識を表す認識的モダリティを組み合わせたパラメータ化された時空間的認識論理である。
• 切り捨てシステムとすべてのより大きなシステムとの間で、ステッタリング同値性シミュレーション関係を確立し、切り捨てシステムで性質が成り立つならば、すべてのより大きなシステムでも成り立つことを保証する。
• 切り捨て値が健全かつ完全であることを証明する：切り捨てシステムで性質が成り立つならば、より多くのエージェントを有するすべてのシステムでも成り立ち、逆に失敗するならば、すべてのより大きなシステムでも失敗する。
• mcmasモデルチェッカーの拡張として、mcmas-p としてこの技術を実装し、検証プロセスの自動化を図る。
• 切り捨て値を用いて、無限エージェントシステムの検証を、1つの有限モデルチェック実行に還元する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 有限のエージェント数を有するシステムを用いて、より多くのエージェントを有するすべてのシステムで成り立つ性質を検証できるか？
• RQ2 すべてのより大きなシステムで検証結果が成立するようにする最小のエージェント数（切り捨て値）は何か？
• RQ3 パラメータ化されたインタリーブドマルチエージェントシステムにおいて、認識的および時空間的性質を形式的に表現・検証する方法は何か？
• RQ4 認識論理を含むパラメータ化されたマルチエージェントシステムの検証において、健全性と完全性を両立させることは可能か？
• RQ5 提案手法は、既存のモデルチェックツールを用いて、効率的に実装・スケーリング可能か？

主な発見

• 本手法は、より多くのエージェントを有するすべてのシステムにおいて時空間的・認識的性質が正しく満たされることを保証する切り捨て値を効果的に計算でき、健全性と完全性を満たしている。
• ロボット協調の例では、mcmas-p は2エージェント系で性質を0.1秒未塔で検証できたが、通常のmcmasは90台のロボットでは1時間以内にモデル構築に失敗した。
• 30台および60台のロボットを有するシステムにおけるφAR1の式の検証には、それぞれ10^27および10^57以上の状態数が必要であり、通常のモデルチェックでは実行不可能であった。
• mcmas-p の実装は、無限システムの検証が、切り捨てシステムの1回のチェックのみで可能であることを示しており、指数的ブロードアウトを回避している。
• エージェント数が増加するに従い、時間的およびメモリ使用量の点で、従来のモデルチェックを上回る性能を発揮している。
• 理論的結果は実験的評価により検証され、標準的モデルチェックが機能しないのに対し、切り捨て法は効果的にスケーリング可能であることが示された。