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Modeling and verifying context-aware non-monotonic reasoning agents

机译:建模和验证上下文感知的非单调推理代理

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摘要

This paper complements our previous work on formal modeling of resource-bounded context-aware systems, which handle inconsistent context information using defeasible reasoning, by focusing on automated analysis and verification. A case study demonstrates how model checking techniques can be used to formally analyze quantitative and qualitative properties of a context-aware system based on message passing among agents. The behavior (semantics) of the system is modeled by a term rewriting system and the desired properties are expressed as LTL formulas. The Maude LTL model checker is used to perform automated analysis of the system and verify non-conflicting context information guarantees it provides.
机译:本文通过集中于自动化分析和验证,补充了我们以前对资源受限的上下文感知系统的正式建模的工作,该系统使用可废止的推理处理不一致的上下文信息。案例研究演示了如何使用模型检查技术基于代理之间的消息传递来正式分析上下文感知系统的定量和定性属性。系统的行为(语义)由术语重写系统建模,所需的属性表示为LTL公式。 Maude LTL模型检查器用于对系统执行自动分析,并验证其提供的无冲突上下文信息保证。

著录项

  • 作者

    Rakib A.; Haque H. M. U.;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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