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P2 Online Monitoring of Metric Temporal Logic using Sequential Networks

使用序列网络的度量时序逻辑在线监控
LMCS vol.Volume 22, Issue 12026匹配度 2/10 · 该论文属于形式化方法与运行时验证中的 MTL 在线监控,与用户核心关注的 LLM/Agent 结合静态分析、浮点程序分析、贝叶斯程序分析均无直接交集;仅在“程序验证”大方向上略有相关性。引用 20 inbox
Dogan Ulus
crossref: 2026-09-10

AI 速览

一句话:提出“未来时序标记”技术,从 MTL 规约统一构造序列网络,实现离散与稠密时间下的高效在线监控。

度量时序逻辑(MTL)广泛用于为信息物理系统行为指定带时间约束的时序模式,应用于基于属性的测试、机器人、优化与学习。本文针对离散与稠密时间行为,提出从 MTL 规约统一构造序列网络的在线监控框架。核心技术是“未来时序标记”,用基于区间的符号表示来刻画未来的离散与稠密时间线,并在此基础上为序列网络节点设计处理带时间时序算子的高效更新与输出函数。作者对多种现有方法与运行时验证工具进行了大量测试与对比,结果表明该监控方法与序列网络在性能和可扩展性上具有明显优势。

问题
如何为离散与稠密时间行为上的 MTL 规约提供统一、高效且可扩展的在线监控框架,以支撑基于属性的测试、机器人等应用中的时序约束检查。
方法
提出“未来时序标记”技术,使用基于区间的符号表示来刻画未来离散与稠密时间线,并据此为序列网络节点构造处理带时间时序算子的高效更新与输出函数。
评估
在多种现有方法与运行时验证工具上进行广泛测试与比较,结果表明所提监控方法与序列网络在性能和可扩展性上具有优势。
原文摘要(Abstract)

Metric Temporal Logic (MTL) is a popular formalism to specify temporal patterns with timing constraints over the behavior of cyber-physical systems with application areas ranging in property-based testing, robotics, optimization, and learning. This paper focuses on the unified construction of sequential networks from MTL specifications over discrete and dense time behaviors to provide an efficient and scalable online monitoring framework. Our core technique, future temporal marking, utilizes interval-based symbolic representations of future discrete and dense timelines. Building upon this, we develop efficient update and output functions for sequential network nodes for timed temporal operations. Finally, we extensively test and compare our proposed technique with existing approaches and runtime verification tools. Results highlight the performance and scalability advantages of our monitoring approach and sequential networks.

链接与引用

DOI 原文 · arXiv · PDF(开放获取) · DBLP

BibTeX
@article{abs-1901-00175,
  title = {Online Monitoring of Metric Temporal Logic using Sequential Networks},
  author = {Dogan Ulus},
  journal = {Logical Methods in Computer Science},
  volume = {Volume 22, Issue 1},
  year = {2026},
  doi = {10.46298/lmcs-22(1:12)2026}
}