Logics of Temporal-Epistemic Actions
我们提出了动态认知时序逻辑，推理框架上的多代理Kripke模型，包含指定的时间关系的操作。这些操作是动态认知逻辑中著名的“动作模型”的自然扩展。我们的“时间动作模型”可以用来定义一些信息动作，这些信息动作可以修改模型的“客观”时间结构，以及智能体关于该结构的基本和高阶知识和信念，包括他们关于时间的信念。本质上，这种方法提供了一种将动作模型风格操作的域从非时态Kripke模型扩展到时态Kripke模型的方法，其方式允许动作控制时间流。我们提出了一些例子来说明解释我们的扩展动作模型对时间Kripke模型的影响所涉及的微妙之处。我们还研究了保存时间Kripke模型的时间动作模型诱导的操作下的重要的认知时间属性，提供完整的公理化的时间动作模型的两个理论，并连接我们的方法与以前的工作在动态认知逻辑的时间。
2014-11-23 cs.AI cs.LO cs.MA
Logics for Epistemic Actions: Completeness, Decidability, Expressivity
我们考虑动态版本的认知逻辑，如Baltag和Moss的“认知程序的逻辑”（2004）中所阐述的。这篇论文提出了一种动态认知逻辑的逻辑语言（实际上是由动作签名参数化的语言家族）。已有研究表明，该语言的有效性是Pi-1-1-完备的，因此不存在递归公理化的完备逻辑系统，而本文则证明了无动作迭代的片段的弱完备性结果，以及无动作迭代的片段和常识的强完备性结果。我们的工作涉及到术语重写理论的迂回。该论点使用模态过滤，因此我们得到有限的模型属性，因此可判定性。我们也给我们最大的语言翻译成PDL，从而获得第二个证明的可判定性。本文最后给出了一些关于表达能力的结果。这些主要涉及比较动作迭代自由语言与模态逻辑增强传递闭包运算符。我们回答了一个自然的问题，我们通过不同的动作签名获得的语言：我们证明了一个逻辑语言与运营商的私人公告更有表现力比一个公共公告。
2022-03-13 cs.LO math.LO
Dynamic Epistemic Logic Games with Epistemic Temporal Goals
Université de Rennes（雷恩大学）；ENS Rennes（雷恩高等师范学校）
动态认知逻辑（英语：Dynamic Epistemic Logic，DEL）是一个逻辑框架，在这个框架中，人们可以非常详细地描述行为是如何被代理感知的，以及它们如何影响世界。DEL游戏最近被引入作为一种定义具有不完美信息的游戏类别的方法，其中玩家可用的动作被非常精确地描述。这个框架可以很容易地定义，例如，玩家只能使用公共行动或公共公告的游戏类别。这些游戏已被研究的可达性目标，其目的是达到一种情况下，满足一些认知属性表示在认知逻辑，几个（UN）decidability结果已经建立。在这项工作中，我们表明，可达性目标获得的可判定性结果扩展到一个更一般的类获胜的条件，即那些表达在认知时序逻辑LTLK。要做到这一点，我们建立的DEL公共行动所产生的无限博弈结构是经常的，我们描述了如何获得有限的表示，我们依赖于解决这些问题。
2020-01-20 cs.AI cs.LO cs.MA
Communication between agents in dynamic epistemic logic
本文研究认知逻辑主体之间的交流行为。它首先通过观察所有/一些代理共享其所有信息的行为，定义转换模型的模型操作，讨论其属性，引入一种用于描述它的模态，并为后者提供公理系统。手稿的主要部分集中在一个行动，通过这个行动，一些代理人分享他们的部分信息：他们分享他们所知道的关于给定公式定义的主题的所有信息。手稿再次定义了转换模型的模型操作，讨论了它的属性，介绍了描述它的模态，并为后者提供了一个公理系统。
2022-10-10 cs.LO cs.MA
A Simplicial Complex Model for Dynamic Epistemic Logic to study Distributed Task Computability
多智能体系统的通常认知模型S5n是基于Kripke框架的，Kripke框架是一个图，其边缘用不区分两种状态的智能体标记。我们建议通过考虑一个对偶的单纯复杂模型来揭示这个结构中隐含的高维信息。我们使用动态认识逻辑（DEL）来研究认识单纯复模型在一组主体相互通信后如何变化。我们专注于一个动作模型，表示异步代理的所谓的即时快照通信模式，因为它是分布式可计算性的核心（但我们的设置适用于其他通信模式）。从最初的认知复合体到应用动作模型后的认知复合体，存在拓扑不变量，这些拓扑不变量决定了主体在通信后获得的知识。最后，我们描述了如何分布式任务规范可以建模为一个DEL动作模型，并表明，拓扑不变量确定任务是否是可解的。因此，我们提供了一个桥梁DEL和分布式可计算性的拓扑理论，研究任务的可解性在一个共享的内存或消息传递架构。
2018-09-10 cs.DC cs.LO
Dynamic Term-Modal Logics for First-Order Epistemic Planning
DTU Compute, Technical University of Denmark（丹麦技术大学DTU计算学院）；London School of Economics（伦敦政治经济学院）；Center for Information and Bubble Studies, University of Copenhagen（哥本哈根大学信息与泡沫研究中心）
许多经典的规划框架都是建立在一阶语言之上的。一阶表达能力对于通过模式表示动作的压缩性和指定量化条件（如$\neg\exists x\mathsf{blocks\_door}(x)$）是理想的。相反，最近的几个认知规划框架是建立在命题认知逻辑。认知语言对于描述涉及高阶推理或认知目标（如$K_{a}\neg\mathsf{problem}$）的规划问题很有用。本文提出了一个动态认知逻辑（DEL）的一阶版本。在这个框架中，例如，$\exists xK_{x}\exists y\mathsf{blocks\_door}(y)$是一个公式。形式主义相结合的DEL（高阶推理）与一阶逻辑（提升表示）的优势，多智能体认知规划模型。本文介绍了一种认知语言与可能世界的语义，其次是新的动态一阶动作模型和它们的执行，通过产品更新。利用一阶机制，认知行动模式的定义，以提供紧凑的，独立于问题的域描述，在PDDL的精神。关于元理论，本文定义了公理化的正常项模态逻辑，显示了一个典型的模型定理的结果，它允许建立完整性通过框架特征公式，有限代理的情况下，显示可判定性，并显示了一般的完整性结果的动态扩展减少公理。
2020-06-02 cs.AI cs.LO cs.MA
An Undecidability Proof for the Plan Existence Problem
Reykjavik University（雷克雅未克大学）；Leibniz International Proceedings in Informatics（莱比锡国际 proceedings in informatics）；Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik（施罗塞尔达斯图尔–莱比锡信息中心）；Dagstuhl Publishing（达斯图尔出版）
本文证明在特定条件下，计划存在性问题不可判定，揭示了该问题的复杂性。
2026-04-24 cs.AI cs.LO
Changing agents and ascribing beliefs in dynamic epistemic logic
IIT Madras（印度理工学院马德拉斯分校）
本文提出支持主体增删的主体更新框架，将动态认知逻辑的积更新扩展为和积更新，可建模私人更新、欺骗等场景，且新逻辑保持可靠完全，判定复杂度符合预期，子语言有多项式空间算法。
2023-05-01 cs.AI cs.LO cs.MA
Convergence, Continuity and Recurrence in Dynamic Epistemic Logic
Bayreuth University（拜罗伊特大学）；University of Bamberg（班贝格大学）；Lund University（隆德大学）；University of Copenhagen（哥本哈根大学）
本文从拓扑学的角度分析动态认知逻辑。的主要贡献包括一个框架，其中动态认知逻辑满足要求，是一个拓扑动态系统，从而接口离散动态逻辑与连续映射的动态系统。该设置是基于逻辑收敛的概念，证明与石头拓扑中的收敛等价。提出的是一个灵活的，参数化家庭的指标诱导后者，作为一种分析援助。我们显示地图引起的动作模型变换连续相对于石头拓扑结构和目前的结果，上述地图的经常性行为。
2017-09-01 cs.AI cs.LO
The complexity of approximations for epistemic synthesis (extended abstract)
认知协议规范允许程序，在设置中，多个代理人的行为与不完整的信息，被描述的行为是如何相关的代理人知道。它们是Fagin等人[分布式计算，1997]的基于知识的程序的变体，其动机是在该框架中合成实现的复杂性。本文提出了一种方法的认识协议规范的实现的合成，减少了找到一个实现的问题，一系列的模型检验问题的近似的最终系统被合成。考虑了许多方法来构建这样的近似，这些研究的复杂性相关的模型检验问题。该研究的结果是确定的最佳近似与PTIME可实现的属性。
2016-02-03 cs.LO cs.MA
Causality and Epistemic Reasoning in Byzantine Multi-Agent Systems
因果关系是分布式计算中证明不可能结果和合成有效协议的重要概念。对于异步代理在不可靠的通道上通信，因果关系得到了很好的研究和理解。然而，这种理解在很大程度上依赖于代理人本身是正确和可靠的假设。我们提供了第一个拜占庭代理人存在的因果关系的认识分析，即，代理人可以偏离他们的协议，因此，不能依赖。使用我们的新框架，在容错多智能体系统的认知推理，我们确定拜占庭式的类比的因果锥，并描述了一个通信结构，我们称之为多足动物，必要的验证先决条件，在此设置中的行动。
2019-07-22 cs.DC cs.LO cs.MA
Learning Action Models: Qualitative Approach
在动态认知逻辑中，动作使用动作模型来描述。在本文中，我们介绍了一个框架，从观察研究行动模型的可学习性。我们目前的第一个结果有关命题的行动模式。首先，我们检查两个基本的可学习性标准：有限可识别性（在有限时间内最终推断出适当的动作模型）和极限可识别性（不确定收敛到正确的动作模型）。我们发现，确定性的行动是可识别的，而非确定性的行动需要更多的学习能力，他们是可识别的限制。然后，我们转向一种特定的学习方法，该方法通过限制特定于学习的动作模型中的事件空间来进行。这种学习方式非常类似于动态认知逻辑中众所周知的更新方法。我们介绍了几种不同的学习方法适合有限的可识别性的特定类型的确定性行动。
2015-07-15 cs.AI cs.LG cs.LO
Learning What Others Know
我们提出了一些强大的动态认知逻辑多代理信息共享和行为公开或私下访问其他代理的信息数据库。我们的逻辑的静态基础是通过添加到标准的认知逻辑比较认知断言，可以表达群体或个人之间的认知优势，以及一个共同的分布式知识算子（结合了共同知识和分布式知识的特点）。在动态方面，我们引入了可以获得认知优势的行动：“共享所有人知道的”（例如，通过将访问一个人的信息数据库的所有或一些其他代理），以及更复杂的信息事件，如黑客攻击。我们完全公理化几个这样的逻辑，并证明其可判定性。
2021-09-15 cs.LO math.LO
Timed Epistemic Knowledge Bases for Social Networks (Extended Version)
我们提出了一个认知逻辑配备了时间戳的原子和认知运营商，它允许的原因，不仅有关信息提供给不同的代理，但也有关的时刻，事件发生和新的知识被收购或推导。我们的逻辑包括一个认知算子和一个信念算子，它允许对可能不准确的信息披露进行建模。我们的主要动机是为在线社交网络中的丰富隐私策略建模。在现代数字时代，在线社交网络（OSN）越来越多地用于社交互动，这带来了隐私方面的新挑战和担忧。当今大多数社交网络提供非常有限的机制来表达用户在如何共享影响其隐私的信息方面的愿望。特别是，大多数当前的隐私策略形式主义只允许静态策略，这些策略不足以表达诸如“我下班后的位置不应该透露给我的老板”之类的时间属性。我们在本文中提出的逻辑能够表达丰富的属性和政策的知识提供给不同的用户和精确的时间的行动和扣除。我们的框架可以实例化为不同的OSN，通过指定的社会网络的演变中的行动的效果，并在每个代理的知识公开。我们提出了一个算法推导知识，这也可以与不同的变体的认知信息是如何通过时间来保存实例化。我们的算法不仅可以模拟具有永恒信息的社交网络，还可以模拟具有短暂信息披露的网络。策略被建模为逻辑中的公式，这些公式被解释为代表社交网络演变的时间轨迹。
2018-05-09 cs.CR cs.LO cs.SI
Comparing the Update Expressivity of Communication Patterns and Action Models
本文证明动态认知逻辑中行动模型逻辑与通信模式逻辑在更新表达力上不可比较，并进一步表明在基于历史语义且限制于静态解释系统时，行动模型逻辑的更新表达力严格强于通信模式逻辑。
2023-07-11 cs.DC cs.LO
An Epistemic Analysis of Random Coordinated Attack
University of Minnesota Duluth（明尼苏达大学德卢斯分校）；Instituto de Matemáticas, UNAM（墨西哥国立自治大学数学研究所）；IRIF Université Paris Cité（巴黎西岱大学IRIF实验室）
针对随机协调攻击问题，提出一种概率认知逻辑框架，分析Varghese-Lynch算法，证明其下界紧致，并揭示信息水平与认知公式的对应关系。
2026-06-17 cs.DC cs.LO
From Actions to Obligations: A Deontic Action Model Logic
TU Wien（维也纳工业大学）
提出道义行动模型逻辑（DAML），通过整合道义评估机制扩展认知行动模型逻辑，用于推理多智能体系统中关于行动的义务，并证明其公理化系统的可靠性和完备性。
2026-05-26 cs.LO
Design of a Solver for Multi-Agent Epistemic Planning
Università di Udine（乌迪内大学）
随着人们对人工智能的兴趣不断增长，研究形式化和工具变得越来越重要，这些工具允许我们利用逻辑来推理世界。特别是，鉴于越来越多的多代理系统，可以受益于自动推理的技术，探索新的方法来定义不仅是世界的地位，而且代理的信息是不断增长的重要性。这种推理，即，关于主体对世界的感知以及主体对自己和他人的知识的认知，被称为认知推理。在我们的工作中，我们将试图形式化这个概念，通过认知逻辑，动态域表示。特别是，我们将尝试定义一个新的基于行动的语言多智能体认知规划和实现认知规划的基础上。这个求解器应该提供一个工具，足够灵活，能够在不同的领域，例如，经济、安全、正义和政治，在这些领域，对他人信仰的推理可能会导致获胜策略，或有助于改变一群代理人对世界的看法。
2019-09-18 cs.AI cs.IT cs.LO
Stit Semantics for Epistemic Notions Based on Information Disclosure in Interactive Settings
我们使用分支离散时间结构上的STIT语义来表征四种类型的代理知识。它们是\emph{ex ante}知识、\emph{ex interim}知识、\emph{ex post}知识和专有技术。前三个概念来自于对决策过程中信息披露阶段的博弈论分析，第四个概念在行动逻辑和道义逻辑中都获得了突出地位，作为一种形式化能力的手段。近年来，人工智能领域的逻辑学家认为，任何关于责任归属和罪责的全面研究都应该包括对这类知识的适当处理。本文旨在澄清以前的尝试，正式在STIT逻辑，并提出替代的解释，在我们看来，更类似于STIT传统的责任研究。我们提出的逻辑使用扩展与知识运营商的Xstit语言，公式进行评估分支离散时间模型。我们还提出了一个公理系统的逻辑，并解决其健全性和完整性。
2019-11-19 cs.LO math.LO
Rich Counter-Examples for Temporal-Epistemic Logic Model Checking
模型检验验证系统的模型是否满足给定的属性，否则会产生一个反例来解释违规。验证的性质正式表示在时间逻辑。一些时态逻辑，如CTL，是分支的：它们允许表达关于模型的整个计算树的事实，而不是每个线性计算。当处理多模态逻辑时，这个分支方面甚至更加关键，即用几个转移关系表达系统事实的逻辑。一个突出的例子是CTLK，一个逻辑，原因的时间和认知属性的多智能体系统。一般来说，模型检查器为失败的属性生成线性反例，由模型的单个计算路径组成。但是一些分支性质只能通过一个线性反例来很好地和部分地解释。本文提出了更丰富的反例结构，称为树型注释反例（TLACE），属性的限制性CTL（ARCTL），CTL量化路径的扩展限制在动作标记的模型过渡。这些反例有一个分支结构，支持更完整地描述违反属性。这些反例的元素都注释了部分属性，以便更好地理解它们的结构。这些更丰富的反例的可视化和浏览成为一个关键问题，因为对于深度嵌套的属性，分支和状态的数量可以呈指数级增长。本文形式化地定义了TLACE的结构，刻画了TLACE的充分反例。模型和失效属性，并给出了ARCTL属性的生成算法。它还用CTLK中的例子说明了这种方法，使用CTLK到ARCTL的简化。所提出的方法已经实施，首先通过扩展NuSMV模型检查器来生成和导出分支反例，其次通过提供交互式图形界面来可视化和浏览它们。
2012-02-21 cs.LO cs.MA
A priori Belief Updates as a Method for Agent Self-Recovery
本文针对 SASO 系统运行时自恢复需求，利用 Kripke 模型与 DEL 风格更新形式化智能体的先验信念修改，并提出启发式方法以支持非确定的动态恢复过程。
2023-12-11 cs.DC cs.LO
Communication Modalities
本文针对拜占庭分布式系统中消息不可信的问题，提出 hope 和 creed 两种新模态来表示消息的信息内容，以扩展认知逻辑对不可靠通信场景的分析能力。
2024-05-04 cs.DC cs.LO cs.MA
Reasoning About Safety-Critical Information Flow Between Pilot and Computer
本文介绍了研究成果，开发一个动态逻辑推理安全关键信息流之间的人类和计算机。该逻辑推进了以前的努力，以发展逻辑的代理知识，使假设过于强大的现实人类代理。我们介绍动态代理安全逻辑（DASL），基于动态认知逻辑（DEL），扩展到帐户的安全行动，信念，以及知识，信念和安全行动之间的逻辑关系。通过这种逻辑，我们可以推断出飞行员在执行不安全动作时丢失了哪些安全关键信息。我们将该逻辑应用于法航447事件作为案例研究，并在Coq证明助手中提供了案例研究的机械化。
2018-12-26 cs.LO
A Dynamic-Epistemic Logic for Mobile Structured Agents
多智能体系统已经在各种应用和理论背景下进行了研究。我们采用动态认知逻辑（DEL），设计用于推理此类系统的形式主义之一，作为我们将构建的语言的基础。BioAmbient演算是π演算的扩展，主要是为了应用于生物分子系统而开发的。它涉及环境及其在移动时通信和执行并发进程的能力。在本文中，我们结合动态认知逻辑的形式主义与BioAmbient演算的形式主义，以保持和获得过程转换后的知识的原因。其动机在于开发一种语言，通过分配知识来捕获本地可用的信息，并可能应用于生物系统以及社交，虚拟和其他方面。我们用代理替换BioAmbient演算的环境，我们将知识归因于代理，并探索这种治疗的相似之处。由此产生的逻辑描述的信息流管理移动结构化的代理，分层组织，其体系结构（和本地信息）可能会改变，由于行动，如通信，合并（两个代理），进入（一个代理到另一个代理的内部结构）和退出（从另一个代理的结构）。我们展示了如何DEL的主要公理必须改变，以适应代理的动态架构的信息效果。
2012-12-17 cs.LO math.LO q-bio.MN
A Deontic Stit Logic Based on Beliefs and Expected Utility
使用逻辑语言对行为和义务进行形式化是人工智能伦理学领域越来越重要的主题。具有表达性的句法和语义框架来推理代理人在道德情境中的决定，允许在将结果的责备（或赞扬）分配给所述代理人时相关的行为成分的明确表示。在这方面，行为的两个非常重要的组成部分是信念和基于信念的行动。在这项工作中，我们提出了一个逻辑的doxastic应该扩展认识论道义stit理论与信念。一方面，涉及信念算子的公式的语义是基于概率测度的。另一方面，doxastic oughts的语义依赖于最优性的概念，而潜在的选择规则是期望效用的最大化。我们引入一个公理系统的结果逻辑，我们解决其可靠性，完整性和可判定性的结果。这些结果在研究中具有重要意义，这些研究旨在使用认知、doxastic和道义逻辑的证明系统，通过定理证明和模型检查来帮助测试人工智能的道德行为。
2021-06-22 cs.LO cs.MA
Description Logic Knowledge and Action Bases
Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺-博岑自由大学）
描述逻辑知识和动作库（KAB）是一种机制，用于提供关于感兴趣的领域的信息的语义丰富的表示，在描述逻辑知识库和动作方面，随着时间的推移改变这种信息，可能引入新的对象。我们求助于DL-Lite的一个变体，其中不强制执行唯一名称假设，并且可以断言和推断对象之间的相等性。动作被指定为条件效应集，其中条件基于对知识库（TBox和ABox）的认知查询，并且效应以新的ABoxes表示。在这种情况下，我们解决了验证的时间属性表示在一阶μ演算的一个变种与量化跨状态。值得注意的是，在受数据交换中弱非周期性概念启发的适当限制下，我们展示了验证的可判定性。
2014-02-04 cs.AI cs.LO
Fire!
在本文中，我们提供了一个简单的变形拜占庭容错异步分布式系统的基本一致广播原语的认识分析。我们的Fireing Rebels with Relay（FRR）原语使具有局部偏好的代理能够以全有或全无的方式在所有正确的代理上触发动作（FIRE）。通过使用我们的TARK'19论文中介绍的拜占庭式多智能体系统的认知推理框架，我们开发了需要由代理获得的知识的必要和充分状态，以消防。它涉及最终的共同希望（一种与信仰相关的模态），我们在FRR案例中通过实现最终的共同希望已经证明了这一点。我们还确定了微妙的变化的必要和充分的知识状态FRR的不同假设的本地偏好。
2021-06-22 cs.DC cs.LO cs.MA
Neighbourhood semantics and axioms for strategic fragment of classical stit logic
STIT语义学是能动模态逻辑中最重要的工具之一，在哲学家和负责任的人工智能学者中广泛使用。STIT逻辑调查代理人的属性，确保某种状态保持不变，而不指定保证这种状态的具体行动。与其他多主体模态逻辑相比，STIT理论的主要优势在于表达能力。STIT逻辑不仅允许研究关于代理执行某些动作的能力的陈述（因为它是在联盟逻辑或命题动态逻辑的变体中），而且还可以研究他们做出的选择以及他们实际上实现的目标。然而，在某些情况下，这种表达可能是多余的。本文考察了经典STIT逻辑的一个特定片段，它只有战略模态算子，代表着这样一个事实，即代理人有能力看到它，一些事态的持有。片段的邻域语义，伴随着健全性，规范性，因此强完备性的结果。此外，本文提出的片段的认知扩展的基本考虑。
2022-03-17 cs.LO
Reasoning About Knowledge on Regular Expressions is 2EXPTIME-complete
Chennai Mathematical Institute Chennai, India（钦奈数学研究所（钦奈，印度））；Indian Statistical Institute Chennai, India（印度统计研究所（钦奈，印度））；ENS De Lyon France（里昂高等师范学院（法国））
本文研究了多智能体认知规划中基于公开观察更新知识的逻辑，证明了 Public Observation Logic (POL) 的可满足性问题是 2EXPTIME 完全的。
2025-08-13 cs.AI cs.CC cs.LO
Learning to Act and Observe in Partially Observable Domains
我们考虑一个学习代理在部分可观察的环境中，代理从来没有互动过，它学习它可以观察到什么，以及它的行动如何影响环境。代理可以通过在该领域中采取行动并观察其结果所收集的经验来了解该领域。我们提出的学习算法能够学习尽可能多的（在一个定义明确的意义上）都是关于什么是直接观察到的，什么样的行动在域中，给定的学习者的观察约束。我们区分每个算法所获得的领域知识的水平，并描述所需的观测类型，以达到it.The算法使用动态认知逻辑（DEL）来表示学习领域的信息符号。我们的工作延续了Bolander和Gierasimczuk（2015）的工作，他们开发了基于DEL的学习算法，以学习完全可观察域中的域信息。
2021-09-13 cs.AI cs.LO
Logic-Driven Semantic Communication for Resilient Multi-Agent Systems
Centre for Wireless Communication, University of Oulu, Finland（奥卢大学无线通信中心）
本文提出基于认知和行动韧性的多智能体系统韧性定义，通过形式化逻辑和验证方法实现鲁棒决策与持续运行。
2026-01-11 cs.AI cs.LG cs.LO
Towards Symbolic Factual Change in DEL
我们扩展了符号模型检验的动态认知逻辑（DEL）的事实变化。我们的Transformers提供了一个紧凑的表示动作模型的前置和后置条件，为S5和一般情况下。该方法可以实现使用二进制决策图，我们希望它能提高模型检验性能。作为一个例子，我们给萨利-安妮错误信念任务的象征性表示。
2019-12-23 cs.LO cs.SC
Unattainability of Common Knowledge in Asymmetric Games with Imperfect Information
本文构建能力极端不对称的双人不完全信息博弈模型，并借助 Kripke 结构与认知逻辑证明当前博弈状态的共同知识无法达成。
2025-01-08 cs.GT cs.LO cs.MA
