| 研究実績の概要 |
2023年度では，各テーマについて，前年度に引き続き順調に研究成果を得ており，関連する論文誌，国際会議，国内会議で発表しました．各研究テーマにおける詳細は下記の通りです．
テーマ(1) 定理証明技術とモデル検査技術を融合した形式的検証技術およびテーマ(3) 異なる手法・抽象レベルの間のモデル変換理論の構築：
代数仕様言語 CafeOBJに基づく定理証明，代数仕様言語MaudeおよびUPPAALシステムに基づくモデル検査を中心に，自動運転車に関連するシステムのモデル化および検証を進めました．自動運転車の群制御プロトコルについて，代数仕様に基づく実時間システムの振舞仕様記述と定理証明による検証に関する研究成果を国際会議で発表しました[SEKE2023, PDPTA23]．定理証明とモデル検査の橋渡しとなる振舞仕様から書換仕様への仕様変換の自動運転仕様への適用についての研究成果を国際会議で発表しました[ITC-CSCC2023]，その他に，自動運転車を対象としたハイブリッドシステムの検証に関する検討，および，交差点制御プロトコルのシミュレーションベースの統計的モデル検査による分析手法の検討についての研究成果を国内会議で発表しました[SCI23, SSI2023].
テーマ(2) 数理最適化を用いた階層型マルチエージェントシミュレーション：
SUMOを用いた自動運転車の客配送問題のシミュレータによる分析に関する研究成果を国内会議で発表しました[SCI23, SSI2023]．自動運転車制御システムのモデル化および検証の前段階として，マルチカーエレベータの運行則のUAAPPLシステムによ るモデル化および検証に関する研究成果を国際会議で発表しました [ITC-CSCC2023]．
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