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Revisão de Modelos CTL

Processo: 10/15392-3
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2011
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Teoria da Computação
Pesquisador responsável:Renata Wassermann
Beneficiário:Paulo de Tarso Guerra Oliveira
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:08/03995-5 - LOGPROB: lógica probabilística - fundamentos e aplicações computacionais, AP.TEM
Assunto(s):Inteligência artificial   Revisão de crenças

Resumo

Verificação de modelos é uma das mais eficientes técnicas de verificação automática de sistemas. No entanto, apesar de poder lidar com verificações complexas, as ferramentas de verificação de modelos usualmente não fornecem informação alguma sobre como reparar inconsistências nestes modelos. No mestrado, mostramos que abordagens desenvolvidas para a atualização de modelos CTL inconsistentes não são capazes de lidar com todos os tipos de alterações em modelos. Introduzimos então o conceito de revisão de modelos: uma abordagem baseada em revisão de crenças para o reparo de modelos inconsistentes em um contexto estático. Nós relacionamos nossa proposta a alguns trabalhos clássicos em revisão de crenças. Neste projeto propomos ir mais a fundo nesta análise, estudando as implicações da adaptação da técnica de revisão a esse formalismo lógico. Propomos a formulação de um arcabouço para revisão de conjuntos de fórmulas temporais e investigar a viabilidade de aplicá-lo a lógicas com características semelhantes.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GUERRA, PAULO T.; WASSERMANN, RENATA. Two AGM-style characterizations of model repair. ANNALS OF MATHEMATICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 87, n. 3, SI, p. 233-257, NOV 2019. Citações Web of Science: 0.

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