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Simulation and statistical model-checking of logic-based multi-agent system models
This thesis presents SALMA (Simulation and Analysis of Logic-Based Multi-
Agent Models), a new approach for simulation and statistical model checking
of multi-agent system models.
Statistical model checking is a relatively new branch of model-based approximative
verification methods that help to overcome the well-known scalability
problems of exact model checking. In contrast to existing solutions,
SALMA specifies the mechanisms of the simulated system by means of logical
axioms based upon the well-established situation calculus. Leveraging
the resulting first-order logic structure of the system model, the simulation
is coupled with a statistical model-checker that uses a first-order variant of
time-bounded linear temporal logic (LTL) for describing properties. This is
combined with a procedural and process-based language for describing agent
behavior. Together, these parts create a very expressive framework for modeling
and verification that allows direct fine-grained reasoning about the agents’
interaction with each other and with their (physical) environment.
SALMA extends the classical situation calculus and linear temporal logic
(LTL) with means to address the specific requirements of multi-agent simulation
models. In particular, cyber-physical domains are considered where
the agents interact with their physical environment. Among other things,
the thesis describes a generic situation calculus axiomatization that encompasses
sensing and information transfer in multi agent systems, for instance
sensor measurements or inter-agent messages. The proposed model explicitly
accounts for real-time constraints and stochastic effects that are inevitable in
cyber-physical systems.
In order to make SALMA’s statistical model checking facilities usable also
for more complex problems, a mechanism for the efficient on-the-fly evaluation
of first-order LTL properties was developed. In particular, the presented algorithm
uses an interval-based representation of the formula evaluation state
together with several other optimization techniques to avoid unnecessary computation.
Altogether, the goal of this thesis was to create an approach for simulation
and statistical model checking of multi-agent systems that builds upon
well-proven logical and statistical foundations, but at the same time takes a
pragmatic software engineering perspective that considers factors like usability,
scalability, and extensibility. In fact, experience gained during several small
to mid-sized experiments that are presented in this thesis suggest that the
SALMA approach seems to be able to live up to these expectations.In dieser Dissertation wird SALMA (Simulation and Analysis of Logic-Based
Multi-Agent Models) vorgestellt, ein im Rahmen dieser Arbeit entwickelter
Ansatz für die Simulation und die statistische Modellprüfung (Model Checking)
von Multiagentensystemen.
Der Begriff „Statistisches Model Checking” beschreibt modellbasierte approximative
Verifikationsmethoden, die insbesondere dazu eingesetzt werden
können, um den unvermeidlichen Skalierbarkeitsproblemen von exakten Methoden
zu entgehen. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen werden in SALMA die
Mechanismen des simulierten Systems mithilfe logischer Axiome beschrieben,
die auf dem etablierten Situationskalkül aufbauen. Die dadurch entstehende
prädikatenlogische Struktur des Systemmodells wird ausgenutzt um ein Model
Checking Modul zu integrieren, das seinerseits eine prädikatenlogische Variante
der linearen temporalen Logik (LTL) verwendet. In Kombination mit
einer prozeduralen und prozessorientierten Sprache für die Beschreibung von
Agentenverhalten entsteht eine ausdrucksstarke und flexible Plattform für die
Modellierung und Verifikation von Multiagentensystemen. Sie ermöglicht eine
direkte und feingranulare Beschreibung der Interaktionen sowohl zwischen
Agenten als auch von Agenten mit ihrer (physischen) Umgebung.
SALMA erweitert den klassischen Situationskalkül und die lineare temporale
Logik (LTL) um Elemente und Konzepte, die auf die spezifischen Anforderungen
bei der Simulation und Modellierung von Multiagentensystemen
ausgelegt sind. Insbesondere werden cyber-physische Systeme (CPS) unterstützt,
in denen Agenten mit ihrer physischen Umgebung interagieren. Unter
anderem wird eine generische, auf dem Situationskalkül basierende, Axiomatisierung
von Prozessen beschrieben, in denen Informationen innerhalb von
Multiagentensystemen transferiert werden – beispielsweise in Form von Sensor-
Messwerten oder Netzwerkpaketen. Dabei werden ausdrücklich die unvermeidbaren
stochastischen Effekte und Echtzeitanforderungen in cyber-physischen
Systemen berücksichtigt.
Um statistisches Model Checking mit SALMA auch für komplexere Problemstellungen
zu ermöglichen, wurde ein Mechanismus für die effiziente Auswertung
von prädikatenlogischen LTL-Formeln entwickelt. Insbesondere beinhaltet
der vorgestellte Algorithmus eine Intervall-basierte Repräsentation des
Auswertungszustands, sowie einige andere Optimierungsansätze zur Vermeidung
von unnötigen Berechnungsschritten.
Insgesamt war es das Ziel dieser Dissertation, eine Lösung für Simulation
und statistisches Model Checking zu schaffen, die einerseits auf fundierten
logischen und statistischen Grundlagen aufbaut, auf der anderen Seite jedoch
auch pragmatischen Gesichtspunkten wie Benutzbarkeit oder Erweiterbarkeit
genügt. Tatsächlich legen erste Ergebnisse und Erfahrungen aus
mehreren kleinen bis mittelgroßen Experimenten nahe, dass SALMA diesen
Zielen gerecht wird
Simulation and statistical model-checking of logic-based multi-agent system models
This thesis presents SALMA (Simulation and Analysis of Logic-Based Multi-
Agent Models), a new approach for simulation and statistical model checking
of multi-agent system models.
Statistical model checking is a relatively new branch of model-based approximative
verification methods that help to overcome the well-known scalability
problems of exact model checking. In contrast to existing solutions,
SALMA specifies the mechanisms of the simulated system by means of logical
axioms based upon the well-established situation calculus. Leveraging
the resulting first-order logic structure of the system model, the simulation
is coupled with a statistical model-checker that uses a first-order variant of
time-bounded linear temporal logic (LTL) for describing properties. This is
combined with a procedural and process-based language for describing agent
behavior. Together, these parts create a very expressive framework for modeling
and verification that allows direct fine-grained reasoning about the agents’
interaction with each other and with their (physical) environment.
SALMA extends the classical situation calculus and linear temporal logic
(LTL) with means to address the specific requirements of multi-agent simulation
models. In particular, cyber-physical domains are considered where
the agents interact with their physical environment. Among other things,
the thesis describes a generic situation calculus axiomatization that encompasses
sensing and information transfer in multi agent systems, for instance
sensor measurements or inter-agent messages. The proposed model explicitly
accounts for real-time constraints and stochastic effects that are inevitable in
cyber-physical systems.
In order to make SALMA’s statistical model checking facilities usable also
for more complex problems, a mechanism for the efficient on-the-fly evaluation
of first-order LTL properties was developed. In particular, the presented algorithm
uses an interval-based representation of the formula evaluation state
together with several other optimization techniques to avoid unnecessary computation.
Altogether, the goal of this thesis was to create an approach for simulation
and statistical model checking of multi-agent systems that builds upon
well-proven logical and statistical foundations, but at the same time takes a
pragmatic software engineering perspective that considers factors like usability,
scalability, and extensibility. In fact, experience gained during several small
to mid-sized experiments that are presented in this thesis suggest that the
SALMA approach seems to be able to live up to these expectations.In dieser Dissertation wird SALMA (Simulation and Analysis of Logic-Based
Multi-Agent Models) vorgestellt, ein im Rahmen dieser Arbeit entwickelter
Ansatz für die Simulation und die statistische Modellprüfung (Model Checking)
von Multiagentensystemen.
Der Begriff „Statistisches Model Checking” beschreibt modellbasierte approximative
Verifikationsmethoden, die insbesondere dazu eingesetzt werden
können, um den unvermeidlichen Skalierbarkeitsproblemen von exakten Methoden
zu entgehen. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen werden in SALMA die
Mechanismen des simulierten Systems mithilfe logischer Axiome beschrieben,
die auf dem etablierten Situationskalkül aufbauen. Die dadurch entstehende
prädikatenlogische Struktur des Systemmodells wird ausgenutzt um ein Model
Checking Modul zu integrieren, das seinerseits eine prädikatenlogische Variante
der linearen temporalen Logik (LTL) verwendet. In Kombination mit
einer prozeduralen und prozessorientierten Sprache für die Beschreibung von
Agentenverhalten entsteht eine ausdrucksstarke und flexible Plattform für die
Modellierung und Verifikation von Multiagentensystemen. Sie ermöglicht eine
direkte und feingranulare Beschreibung der Interaktionen sowohl zwischen
Agenten als auch von Agenten mit ihrer (physischen) Umgebung.
SALMA erweitert den klassischen Situationskalkül und die lineare temporale
Logik (LTL) um Elemente und Konzepte, die auf die spezifischen Anforderungen
bei der Simulation und Modellierung von Multiagentensystemen
ausgelegt sind. Insbesondere werden cyber-physische Systeme (CPS) unterstützt,
in denen Agenten mit ihrer physischen Umgebung interagieren. Unter
anderem wird eine generische, auf dem Situationskalkül basierende, Axiomatisierung
von Prozessen beschrieben, in denen Informationen innerhalb von
Multiagentensystemen transferiert werden – beispielsweise in Form von Sensor-
Messwerten oder Netzwerkpaketen. Dabei werden ausdrücklich die unvermeidbaren
stochastischen Effekte und Echtzeitanforderungen in cyber-physischen
Systemen berücksichtigt.
Um statistisches Model Checking mit SALMA auch für komplexere Problemstellungen
zu ermöglichen, wurde ein Mechanismus für die effiziente Auswertung
von prädikatenlogischen LTL-Formeln entwickelt. Insbesondere beinhaltet
der vorgestellte Algorithmus eine Intervall-basierte Repräsentation des
Auswertungszustands, sowie einige andere Optimierungsansätze zur Vermeidung
von unnötigen Berechnungsschritten.
Insgesamt war es das Ziel dieser Dissertation, eine Lösung für Simulation
und statistisches Model Checking zu schaffen, die einerseits auf fundierten
logischen und statistischen Grundlagen aufbaut, auf der anderen Seite jedoch
auch pragmatischen Gesichtspunkten wie Benutzbarkeit oder Erweiterbarkeit
genügt. Tatsächlich legen erste Ergebnisse und Erfahrungen aus
mehreren kleinen bis mittelgroßen Experimenten nahe, dass SALMA diesen
Zielen gerecht wird