Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Trò chơi Emerson-Lei và Manna-Pnueli cho tổng hợp LTLf+ và PPLTL+

Created by
  • Haebom

Tác giả

Daniel Hausmann, Shufang Zhu, Gianmarco Parretti, Christoph Weinhuber, Giuseppe De Giacomo, Nir Piterman

Phác thảo

Bài báo này trình bày bộ giải tổng hợp phản ứng đầu tiên cho logic thời gian LTLfp và PPLTLp, đạt được khả năng biểu đạt LTL đầy đủ trong môi trường dấu vết vô hạn bằng cách tận dụng các kỹ thuật LTLf/PPLTL dấu vết hữu hạn. Nó dựa trên một trò chơi đồ thị xây dựng đấu trường trò chơi bằng kỹ thuật LTLf/PPLTL dựa trên DFA. Đầu tiên, chúng tôi trình bày một bộ giải ký hiệu dựa trên trò chơi Emerson-Lei, rút ​​gọn các thuộc tính cấp thấp (bảo đảm và an toàn) thành các thuộc tính cấp cao (đệ quy và tính bền vững) và giải trò chơi. Cuối cùng, chúng tôi giới thiệu trò chơi Manna-Pnueli, tích hợp tự nhiên mục tiêu Manna-Pnueli vào đấu trường. Trò chơi Manna-Pnueli được giải bằng cách tổng hợp nghiệm của DAG của trò chơi Emerson-Lei đơn giản hơn, một phương pháp hiệu quả hơn có thể chứng minh được. Chúng tôi đánh giá thử nghiệm trình giải được triển khai cho nhiều công thức khác nhau, cho thấy trò chơi Manna-Pnueli thường mang lại lợi ích đáng kể nhưng không mang tính phổ biến, cho thấy việc kết hợp hai phương pháp này có thể cải thiện hiệu suất thực tế hơn nữa.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày bộ giải tổng hợp phản ứng đầu tiên cho LTLfp và PPLTLp.
Chúng tôi trình bày và so sánh hiệu suất của hai bộ giải dựa trên trò chơi Emerson-Lei và trò chơi Manna-Pnueli.
Thực nghiệm đã chứng minh rằng trò chơi Manna-Pnueli hiệu quả hơn trong một số trường hợp nhất định.
Việc kết hợp hai cách tiếp cận này cho thấy tiềm năng cải thiện hiệu suất trong tương lai.
Limitations:
Hiệu quả của trò chơi Manna-Pnueli không được đảm bảo trong mọi trường hợp.
Một trình giải quyết cải tiến kết hợp cả hai cách tiếp cận vẫn chưa được trình bày.
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng khái quát hóa của kết quả thực nghiệm.
👍