迄今为止，业务流程监测方法主要集中在监控单个过程模型的情况下监控进程的执行。但是，在某些情况下，有必要同时考虑多个过程规范。此外，这些规范可以是程序，声明性或两者的组合。例如，在医学结构域中，描述特定疾病治疗的临床指南不能考虑任何可以对特定患者共存的所有可能的共同因素，因此可能需要考虑额外的约束。在某些情况下，这些限制可能与临床指南不相容，因此要求违反指导方针或限制。在本文中，我们提出了一种监测混合过程规范的相互作用的解决方案，表示为（数据感知）Petri网和时间逻辑规则的组合。在流程执行期间，如果这些规范彼此冲突，则可以违反其中一些。监控系统配备了违规成本模型，系统可以以避免可能违规或最小化违规成本的方式推荐下一步行动。

现实生活过程的日志通常具有与记录的时间戳，数据值和/或事件有关的不确定性。我们考虑检查不确定日志与数据吸引参考过程的不确定日志的问题。具体来说，我们展示了如何通过SMT编码来解决它，从而将基于数据感知的SMT符合性检查的先前工作提升为更复杂的设置。我们的方法是模块化的，因为它同质可容纳不同类型的不确定性。此外，使用适当的成本功能，可以解决不同的符合性检查任务。我们通过概念验证实施来展示我们的方法的正确性，并见证了可行性。

我们概述了在其知识表示和声明问题解决的应用中的视角下的时间逻辑编程。这些程序是将通常规则与时间模态运算符组合的结果，如线性时间时间逻辑（LTL）。我们专注于最近的非单调形式主义的结果​​称为时间平衡逻辑（电话），该逻辑（电话）为LTL的全语法定义，但是基于平衡逻辑执行模型选择标准，答案集编程的众所周知的逻辑表征（ASP ）。我们获得了稳定模型语义的适当延伸，以进行任意时间公式的一般情况。我们记得电话和单调基础的基本定义，这里的时间逻辑 - 和那里（THT），并研究无限和有限迹线之间的差异。我们还提供其他有用的结果，例如将转换成其他形式主义，如量化的平衡逻辑或二阶LTL，以及用于基于自动机计算的时间稳定模型的一些技术。在第二部分中，我们专注于实际方面，定义称为较近ASP的时间逻辑程序的句法片段，并解释如何在求解器Telingo的构建中被利用。

本文介绍了逻辑代理的运行时间自检的全面框架，通过时间公理进行动态检查。通过使用定义为此目的的代理导向的间隔时间逻辑来指定这些公理。我们为此新逻辑定义了语法，语义和语用，专门针对代理的应用程序定制。在由此产生的框架中，我们包括并扩展过去的工作。

形状约束语言（SHACL）是通过验证图表上的某些形状来验证RDF数据的最新W3C推荐语言。先前的工作主要集中在验证问题上，并且仅针对SHACL的简化版本研究了对设计和优化目的至关重要的可满足性和遏制的标准决策问题。此外，SHACL规范不能定义递归定义的约束的语义，这导致文献中提出了几种替代性递归语义。尚未研究这些不同语义与重要决策问题之间的相互作用。在本文中，我们通过向新的一阶语言（称为SCL）的翻译提供了对SHACL的不同特征的全面研究，该语言精确地捕获了SHACL的语义。我们还提出了MSCL，这是SCL的二阶扩展，它使我们能够在单个形式的逻辑框架中定义SHACL的主要递归语义。在这种语言中，我们还提供了对过滤器约束的有效处理，这些滤镜经常在相关文献中被忽略。使用此逻辑，我们为不同的SHACL片段的可满足性和遏制决策问题提供了（联合）可决定性和复杂性结果的详细图。值得注意的是，我们证明这两个问题对于完整的语言都是不可避免的，但是即使面对递归，我们也提供了有趣的功能的可决定性组合。

Prescriptive Process Monitoring systems recommend, during the execution of a business process, interventions that, if followed, prevent a negative outcome of the process. Such interventions have to be reliable, that is, they have to guarantee the achievement of the desired outcome or performance, and they have to be flexible, that is, they have to avoid overturning the normal process execution or forcing the execution of a given activity. Most of the existing Prescriptive Process Monitoring solutions, however, while performing well in terms of recommendation reliability, provide the users with very specific (sequences of) activities that have to be executed without caring about the feasibility of these recommendations. In order to face this issue, we propose a new Outcome-Oriented Prescriptive Process Monitoring system recommending temporal relations between activities that have to be guaranteed during the process execution in order to achieve a desired outcome. This softens the mandatory execution of an activity at a given point in time, thus leaving more freedom to the user in deciding the interventions to put in place. Our approach defines these temporal relations with Linear Temporal Logic over finite traces patterns that are used as features to describe the historical process data recorded in an event log by the information systems supporting the execution of the process. Such encoded log is used to train a Machine Learning classifier to learn a mapping between the temporal patterns and the outcome of a process execution. The classifier is then queried at runtime to return as recommendations the most salient temporal patterns to be satisfied to maximize the likelihood of a certain outcome for an input ongoing process execution. The proposed system is assessed using a pool of 22 real-life event logs that have already been used as a benchmark in the Process Mining community.

我们提出答案集编程（ASP），作为宣言过程挖掘区域（DPM）领域建模和解决问题的方法。我们在这里考虑三个经典问题，即日志生成，一致性检查和查询检查。这些问题都是从控制流和数据感知的角度解决的。该方法基于过程规范为（有限状态）自动机的表示。由于它们比事实上的DPM标准规范语言声明更严格地表达，因此可以处理比典型的DPM的规格，例如有限痕迹的线性时间逻辑中的公式。（在第36届AAAI人工智能会议会议记录中提供完整版）。

在AI，业务流程管理和数据库理论中，在国家关系代表方面运行的动态系统的建模和验证越来越多。为了使这些系统适合验证，需要对每个关系状态中存储的信息量进行界限，否则对动作的前提和影响施加了限制。我们介绍了关系行动基础（RABS）的一般框架，该框架通过抬高这两个限制来概括现有模型：可以通过可以通过数据量化和普遍量化数据的行动来进化无限的关系状态，并且可以利用ArithMmetic的数值数据来量化。谓词。然后，我们通过（近似）基于SMT的向后搜索来研究RABS的参数化安全性，挑选出最终过程的基本元主体，并显示如何通过国家现有验证模块的现成组合来实现它 - ART MCMT模型检查器。我们证明了这种方法在数据感知业务流程的基准上的有效性。最后，我们展示了如何利用通用不变性以使此过程完全正确。

复杂的事件识别（CER）系统在过去二十年中变得流行，因为它们能够“立即”检测在实时事件流上的模式。然而，缺乏预测模式可能发生在例如由Cer发动机实际检测到这种发生之前的模式。我们提出了一项正式的框架，试图解决复杂事件预测（CEF）的问题。我们的框架结合了两个形式主义：a）用于编码复杂事件模式的符号自动机; b）预测后缀树，可以提供自动机构的行为的简洁概率描述。我们比较我们提出的方法，以防止最先进的方法，并在准确性和效率方面展示其优势。特别地，预测后缀树是可变的马尔可夫模型，可以通过仅记住足够的信息的过去序列来捕获流中的长期依赖性。我们的实验结果表明了能够捕获这种长期依赖性的准确性的益处。这是通过增加我们模型的顺序来实现的，以满足需要执行给定顺序的所有可能的过去序列的所有可能的过去序列的详尽枚举的全阶马尔可夫模型。我们还广泛讨论CEF解决方案如何最佳地评估其预测的质量。

为了确定性能问题的原因或预测过程行为，必须具有正确和完整的事件数据至关重要。这对于具有共享资源的分布式系统尤其重要，例如，例如，一个案例可以阻止对同一台机器竞争的另一个案例，从而导致性能的帧间依赖性。然而，由于各种原因，现实系统通常只记录所有事件的子集。要了解和分析共享资源的进程的行为和性能，我们的目标是重建必须发生的情况的事件时间戳的界限，但在系统中的其他情况下未推断出现引人注目。我们通过系统地在事件日志和流程模型中系统地引入多实体概念来制定和解决问题。我们介绍了一种基于多实体事件日志的部分级模型和用于多实体进程的相应组合模型。我们将PQR-Systems定义为具有共享资源和队列的特殊类多实体进程。然后，我们研究了从一个不完整的事件日志未观察的事件和它们的时间戳推断出与PQR系统一致的时间戳。通过根据PQR模型重建未观察的资源和队列来解决问题，并使用线性程序导出其时间戳的界限。虽然在机场的行李处理系统如行李处理系统中的材料处理系统说明了问题，但该方法可以应用于录制不完整的其他设置。这些想法已在PROM中实现，并使用合成和实际事件日志进行评估。

最近引入了Petri网络的形式主义倡导适当的代表和案件物体的重要性以及他们的共同进化的重要性。在这项工作中，我们建立在一个这样的形式主义之上，并为此介绍了对其的声音概念。我们证明，对于案例对象之间具有非确定性同步的网络，声音问题是可解除的。

结构方程式模型（SEM）可能是用于建模因果关系的最常用的框架。然而，正如我们所示，天真地将该框架延伸到无限的多个变量，例如，要为模型动态系统而导入几个问题。我们介绍GSEMS（广义SEM），灵活的SEM直接指定干预结果，其中（1）微分方程的系统可以以自然和直观的方式表示，（2）某些自然情况，不能由SEM表示，可以轻松表示，（3）SEM中实际因果关系的定义基本上没有变化。

最近已经提出了几个查询和分数来解释对ML模型的个人预测。鉴于ML型号的灵活，可靠和易于应用的可解释性方法，我们预见了需要开发声明语言以自然地指定不同的解释性查询。我们以原则的方式通过源于逻辑，称为箔，允许表达许多简单但重要的解释性查询，并且可以作为更具表现力解释性语言的核心来实现这一语言。我们研究箔片查询的两类ML模型的计算复杂性经常被视为容易解释：决策树和OBDD。由于ML模型的可能输入的数量是尺寸的指数，因此箔评估问题的易易性是精细的，但是可以通过限制模型的结构或正在评估的箔片段来实现。我们还以高级声明语言包装的箔片的原型实施，并执行实验，表明可以在实践中使用这种语言。

本文迈出了从实验中学习的逻辑的第一步。为此，我们调查了建模因果和（定性）认知推理的相互作用的正式框架。对于我们的方法至关重要是一种干预概念的想法，可以用作（真实或假设的）实验的正式表达。在第一步中，我们将众所周知的因果模型与代理人的认知状态的简单HITIKKA样式表示。在生成的设置中，不仅可以对关于变量值的知识以及干预措施如何影响它们，而且可以对其进行交谈，而且还可以谈论知识更新。由此产生的逻辑可以模拟关于思想实验的推理。但是，它无法解释从实验中学习，这显然是由它验证干预措施没有学习原则的事实。因此，在第二步中，我们实现更复杂的知识概念，该知识概念允许代理在进行实验时观察（测量）某些变量。该扩展系统确实允许从实验中学习。对于所有提出的逻辑系统，我们提供了一种声音和完整的公理化。

回答集编程（ASP）已成为一种流行的和相当复杂的声明问题解决方法。这是由于其具有吸引力的地址解决方案的工作流程，这是可以轻松解决问题解决的方法，即使对于计算机科学外的守护者而言。与此不同，底层技术的高度复杂性使得ASP专家越来越难以将想法付诸实践。有关解决此问题，本教程旨在使用户能够构建自己的基于ASP的系统。更确切地说，我们展示了ASP系统Clingo如何用于扩展ASP和实现定制的专用系统。为此，我们提出了两个替代方案。我们从传统的AI技术开始，并展示元编程如何用于扩展ASP。这是一种相当轻的方法，依赖于Clingo的reation特征来使用ASP本身表达新功能。与此不同，本教程的主要部分使用传统的编程（在Python中）来通过其应用程序编程接口操纵Clingo。这种方法允许改变和控制ASP的整个模型 - 地面解决工作流程。 COMENT of Clingo的新应用程序课程使我们能够通过自定义类似于Clingo中的进程来绘制Clingo的基础架构。例如，我们可能会互动到程序的抽象语法树，控制各种形式的多射击求解，并为外国推论设置理论传播者。另一种横截面结构，跨越元以及应用程序编程是Clingo的中间格式，即指定底层接地器和求解器之间的界面。我们通过示例和几个非琐碎的案例研究说明了本教程的前述概念和技术。

最先进的过程发现方法从事件日志构建自由选择流程模型。因此，构造的模型不会考虑事件之间的间接依赖关系。每当输入行为不是自由选择时，这些方法都无法提供精确的模型。在本文中，我们提出了一种通过添加非自由选择构造通过基于地区的技术发现的非自由选择构造来增强自由选择工艺模型的新方法。这使我们能够从现有的过程发现方法的性能中受益以及采用基本合成技术的准确性。我们证明，当存在间接依赖关系时，所提出的方法在提高了事件日志时保留了适应性。该方法已经在合成和实际数据集中实施和测试。结果表明其在从事件日志中修复模型的有效性。

This work considers the path planning problem for a team of identical robots evolving in a known environment. The robots should satisfy a global specification given as a Linear Temporal Logic (LTL) formula over a set of regions of interest. The proposed method exploits the advantages of Petri net models for the team of robots and B\"uchi automata modeling the specification. The approach in this paper consists in combining the two models into one, denoted Composed Petri net and use it to find a sequence of action movements for the mobile robots, providing collision free trajectories to fulfill the specification. The solution results from a set of Mixed Integer Linear Programming (MILP) problems. The main advantage of the proposed solution is the completeness of the algorithm, meaning that a solution is found when exists, this representing the key difference with our previous work in [1]. The simulations illustrate comparison results between current and previous approaches, focusing on the computational complexity.

我们根据描述逻辑ALC和ALCI介绍并研究了本体论介导的查询的几个近似概念。我们的近似值有两种：我们可以（1）用一种以易访问的本体语言为例，例如ELI或某些TGD，以及（2）用可拖动类的一个替换数据库，例如其treewidth的数据库，由常数界定。我们确定所得近似值的计算复杂性和相对完整性。（几乎）所有这些都将数据复杂性从Conp-Complete降低到Ptime，在某些情况下甚至是固定参数可拖动和线性时间。虽然种类（1）的近似也降低了综合复杂性，但这种近似（2）往往并非如此。在某些情况下，联合复杂性甚至会增加。

ALChour \“Ardenfors的AGM发布，Makinson继续代表与信仰变革有关的研究中的基石。Katsuno和Mendelzon（K＆M）通过了AGM假设改变信仰基地，并在命题中的特征agm信仰基地修订有限签名的逻辑。我们概括了K＆M在任意Tarskian逻辑中设置的（多个）基本修订版的方法，涵盖了具有经典模型 - 理论语义的所有逻辑，从而涵盖了知识表示和超越的各种逻辑。我们的通用配方适用于“基础”的各种概念（例如信仰集，任意或有限的句子或单句话）。核心结果是表示AGM基本修订运算符和某些“分配”之间双向对应的表示定理：函数映射信仰基础到总数 - 尚未传递 - “偏好”解释之间的关系。与此同时，我们为CAS提供了一个伴侣E当agm andodatience的AGM假设被遗弃时。我们还提供了所有逻辑的表征，我们的结果可以加强生产传递偏好关系的分配（如K＆M的原始工作），根据语法依赖与独立性，引起了这种逻辑的两个表示定理。

我们介绍了对形状约束语言（Shacl）的介绍和审查，用于验证RDF数据的W3C推荐语言。SHACL文档描述了RDF节点上的一组约束，如果其节点满足这些约束，则图表对于文档是有效的。我们重新审视语言的基本概念，其构建和组件及其互动。我们审查了用于研究这种语言和不同语义的不同正式框架。我们检查许多相关问题，从遏制和满足性与Shacl与推理规则的相互作用，并展示语言的不同发动机对不同的问题有用。我们还涵盖了Shacl的实际方面，讨论其实现和通过的情况，为从业者和理论者提供了一个很有用的全面审查。