In het bordspel Cluedo houden alle spelers spelkaarten vast en moeten ze door middel van vragen en antwoorden over elkaars kaarten bepalen wat de kaarten op tafel zijn, de zogenaamde moordkaarten. Wie dit het eerst weet, heeft gewonnen. Spelers kunnen alleen hun eigen kaarten zien, en kaarten veranderen niet van eigenaar. Zulke spelen noemen we kennisspelen, in het Engels: knowledge games. Een precieze beschrijving van spelsituaties en overgangen daartussen is complex, omdat hierin niet alleen moet vastliggen welke kaarten de spelers vasthouden, maar ook wat spelers van de kaarten van andere spelers weten, wat spelers weten dat andere spelers van hun kaarten weten, enzovoort, en ook hoe deze kennis verandert. Een kaartverdeling is een functie van kaarten naar spelers. In de begintoestand, of beginsituatie, van het spel zijn de kaarten verdeeld maar weten de spelers nog niets over de kaarten van anderen. Twee kaartverdelingen zijn `hetzelfde' voor een speler als hij in beide dezelfde kaarten heeft. Dit induceert een equivalentierelatie op de verzameling van kaartverdelingen waarin iedere speler hetzelfde aantal kaarten heeft als in de werkelijke kaartverdeling. De werkelijke verdeling is een speciale wereld in deze verzameling. Het resultaat is een zogenaamd gepunt multiagent model van de beginsituatie. Andere spelsituaties zijn ook zo te modelleren, maar de spelers kunnen nu meer kennis hebben. De eigenschappen van de spelers in de begintoestand van een kennisspel worden beschreven door een logische theorie $kgames$. Met een bisimulatiebewijs tonen we aan dat $kgames$ het model $I_d$ voor de begintoestand van een kennisspel uniek beschrijft. Het model $preI_d$ voor een spelsituatie waarin de kaarten al wel verdeeld zijn maar de spelers hun eigen kaarten nog niet hebben ingezien, wordt uniek beschreven door de theorie $prekgames$. Logische toestandsbeschrijvingen die worden berekend met standaardmethoden voor eindige multiagent modellen, zijn equivalent aan onze resultaten. Zetten in kennisspelen bestaan uit vragen en antwoorden op die vragen. Een typerende zet is het op verzoek laten zien van een kaart aan een andere speler, waarbij de overige spelers wel zien dat er een kaart wordt getoond, maar niet welke. Er zijn vijf parameters die de zet bepalen: de vrager, de vraag, de antwoorder, het antwoord, en de `publiciteit': wat andere spelers te weten komen over het antwoord. De vraag is een verzameling mogelijke antwoorden. Het werkelijke antwoord is daar 1 van. Ieder mogelijk antwoord is een (speciale) verzameling werelden van de huidige spelsituatie. De publiciteit is een functie van spelers naar partities van de vraag. Op grond van een gegeven spelsituatie en een zet die uitvoerbaar is in die situatie is de volgende speltoestand te berekenen. We introduceren nu een algemene taal voor het beschrijven van zetten, en een corresponderende notie van interpretatie genaamd `locale interpretatie'. De taal $L^\Box_n$ voor dynamische epistemische logica bevat dynamische modale operatoren voor zogenaamde actietypen (in het Engels: knowledge action types) en kennisacties (in het Engels: knowledge actions). De basisprogrammeerconstructies in deze actietaal zijn test, opvolging, keuze, leren en locale keuze. De eerste vier definieren de klasse van actietypen. Uit zo'n actietype kan een actie van dat type geconstrueerd worden door de operatie `locale keuze'. In het kennisspel voor drie spelers en drie kaarten waarin speler 1 de rode, speler 2 de witte, en speler 3 de blauwe kaart vasthoudt, wordt de zet waarin 1 zijn rode kaart aan 2 laat zien beschreven door de kennisactie $L_{123} (!L_{12} ?r_1 \union L_{12} ?w_1 \union L_{12} ?b_1)$. Dit staat voor: 1 en 2 leren dat 1 rood heeft, en 1, 2 en 3 leren dat ofwel 1 en 2 leren dat 1 rood heeft, ofwel 1 en 2 leren dat 1 wit heeft, ofwel 1 en 2 leren dat 1 blauw heeft (`$L$' staat voor leren, `$\union$' voor keuze, en `!' voor locale keuze). De locale interpretatie van een actietype is een relatie tussen multiagent $S5$ modellen en hun werelden. De locale interpretatie van een kennisactie in een toestand $(M,w)$ wordt afgeleid uit de interpretatie van het type $\tau$ van die actie, door 1 beeldmodel te kiezen in de interpretatie van $\tau$ in $M$ en 1 beeldwereld voor $w$ in dat beeldmodel, op basis van locale keuze. Bisimilariteit van modellen en toestanden blijft behouden onder uitvoering van actietypen en kennisacties. Om precies te maken wanneer een zet in een spel wordt beschreven door een kennisactie, definieren we nog een andere notie van interpretatie. Deze zogenaamde productinterpretatie maakt gebruik van een gepunt frame, het kennisactie-frame (in het Engels: knowledge action frame). Net als voor zetten, is hier dus sprake van een echt semantisch object, en niet van een relatie tussen modellen, zoals voor locale interpretatie. Hiermee kan het verband worden gepreciseerd. Pas gegeven deze formele beschrijving van kennisspelen, kunnen we ons gaan afvragen wat optimale strategieen zijn om ze te winnen, en, bijvoorbeeld, hoe groot de kans is om Cluedo te winnen. Voorlopig is het resultaat van dit onderzoek, dat we nu over een algemene taal $L^\Box_n$ beschikken om de dynamiek van communicatie formeel te modelleren. We gaan uitvoerig in op voorbeelden van deze ruimere toepasbaarheid, zoals het beschrijven van vermoedens (zoals bij valsspelen), en van het verspreiden van informatie over een (telefoon)netwerk.