时态逻辑模型检测是自动验证最重要的方法之一。近年来,模型检测技术与人工智能的结合,成为一个研究的热点。具体地,就是扩充或者修改模型检测的时态逻辑,使之能够刻画多agents系统的特征。交互时态逻辑(Alternating Time TemporalLogic) ,以下简称为ATL,是其中较为成功的框架。使用ATL,可以刻画多个agents的相互合作,即, agents通过相互合作保证计算系统进入预定的某个(些)状态。然而, agents之间的冲突,是现实计算系统的一个重要特征。文章基于ATL,扩充其为一种表达力更强的时态逻辑,称之为竞争交互时态逻辑(Competition Alternating Time TemporalLogic) ,简称为CATL。CATL的表达力,体现在它不仅可以刻画agents的合作,也能够刻画agents相互的竞争。而且, CATL的表达力并没有以提高计算复杂性为代价。人工智能科学，从其诞生之日起便与逻辑学密不可分，二者的共同发展促进了用机器模仿人类思维的智能学的进步。