[论文解读] 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 13

一句话总结

本文提出了一种针对具有任意数量代理的参数化多代理系统（MAS）验证时态-认识性质的可靠且完备的方法，通过计算一个截止值（cutoff value）实现。利用参数化交错解释系统（PIIS）模型和定制的逻辑（IACTL∗K-X），该方法将无限代理系统的验证问题转化为仅需检查一个具有截止数量代理的有限系统，从而通过 mcmas-p 等模型检查扩展实现可扩展的验证。

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.

研究动机与目标

• 为解决多代理系统在模型检查中状态空间随代理数量呈指数级增长的问题。
• 开发一种技术，使能够在不枚举所有实例的情况下，验证具有任意数量代理的系统中的性质。
• 建立一种可靠且完备的方法，用于确定一个截止值，以保证所有系统规模下性质的满足。
• 将现有参数化验证技术扩展至包含交错多代理系统语义中的认识逻辑与时态-认识逻辑。
• 通过 mcmas 模型检查器的扩展（mcmas-p）实现并评估该方法。

提出的方法

• 定义一种参数化交错解释系统（PIIS）模型，其中代理通过交错动作异步演化，并通过共享动作进行通信。
• 引入 IACTL∗K-X 逻辑，该逻辑结合了 CTL∗ 的全称片段（不含 'next' 操作符）、索引原子命题以及针对代理特定知识的模态逻辑。
• 在截止系统与所有更大系统之间建立一种停滞等价的模拟关系，确保若某个性质在截止系统中成立，则其在所有更大系统中也成立。
• 证明截止值具有可靠性和完备性：若某个性质在截止系统中成立，则其在所有更大系统中均成立；若其在截止系统中不成立，则其在所有更大系统中也不成立。
• 将该技术实现为 mcmas 模型检查器的扩展，命名为 mcmas-p，以自动化验证过程。
• 利用截止值将无限代理系统的验证问题简化为单次有限模型检查运行。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否可以使用一个具有有界代理数量的有限系统来验证对所有更大代理数量系统均成立的性质？
• RQ2 最小的代理数量（即截止值）是多少，使得在该系统上验证的结果可推导出对所有更大系统均成立？
• RQ3 如何在参数化、交错的多代理系统中形式化表达并验证认识与时态-认识性质？
• RQ4 是否可能在包含认识逻辑的多代理系统参数化验证中实现可靠性和完备性？
• RQ5 所提出的方法是否能够通过现有模型检查工具高效实现并实现可扩展性？

主要发现

• 该方法成功计算出一个截止值，可保证所有更大系统中时态-认识性质的正确性，确保了可靠性和完备性。
• 在机器人协调示例中，mcmas-p 在 2 个代理的系统上于 0.1 秒内完成性质验证，而普通 mcmas 在一小时内无法为 90 个机器人构建模型。
• 对包含 30 和 60 个机器人的系统验证公式 φAR1 分别需要超过 10^27 和 10^57 个状态，使得普通模型检查不可行。
• mcmas-p 的实现表明，通过仅检查截止系统即可实现对无界系统的验证，避免了指数级膨胀。
• 该方法在时间和内存使用方面均优于传统模型检查，尤其在代理数量增加时优势更明显。
• 理论结果通过实验评估得到验证，表明该截止方法在标准模型检查无法扩展的场景下仍能有效扩展。