Nearly a decade ago, Calude et al. showed that parity games can be solved in quasi-polynomial time. This result is now understood in terms of universal trees. By reduction to parity games, the quasi-polymonial result can benefit all omega-regular games. However, beyond such reductions, and with the exception of Rabin games, our understanding of the role of universal trees in direct solutions is still quite limited. In this work, we refute the common view that universal trees are relevant only for games that admit memoryless winning strategies. We contribute a full understanding of how universal trees interact with Zielonka trees for the solution of Streett and Emerson-Lei games. As a consequence, we show that winning regions and strategies in Streett games with $n$ vertices, $m$ edges, and $k$ pairs can be computed in time $O(mk\log(k)k!|U(n,k)|)$, where $U(n,k)$ is a universal tree for $n$ leaves and depth $k$. This improves upon the best previously known complexity result for Streett games, which relied on reduction to parity games and their quasi-polynomial solution. Furthermore, we show that winning regions and strategies for Emerson-Lei games with $n$ vertices, $m$ edges, and $c$ colors can be computed in time $O(mc\log(c)c!|U(n,c/2)|)$, again improving over reductions to parity games. Notably, our approach yields memory-optimal strategies, in contrast to those obtained via reductions to parity games. Finally, we show how universal trees can be used to bound the recursion tree of the Zielonka-McNaughton algorithm for Emerson-Lei games. This leads to a symbolic algorithm that replaces the factor $n^c$ in the time complexity of existing symbolic approaches with $|U(n,c)|$.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

人类接受高层次教育、进行原创性研究的场所。 现在的大学一般包括一个能授予硕士和博士学位的研究生院和数个专业学院,以及能授予学士学位的一个本科生院。大学还包括高等专科学校
【NeurIPS2022】序列(推荐)模型分布外泛化:因果视角与求解
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
兴军亮Science评述:多人德州扑克博弈新突破
中国科学院自动化研究所
19+阅读 · 2019年7月15日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
微软机器阅读理解在一场多轮对话挑战中媲美人类
微软丹棱街5号
19+阅读 · 2019年5月14日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
论文浅尝 | 基于Universal Schema与Memory Network的知识+文本问答
三味Capsule:矩阵Capsule与EM路由
PaperWeekly
10+阅读 · 2018年3月2日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
YesOfCourse团队在Kaggle文本匹配竞赛中获得优异成绩
中国科学院网络数据重点实验室
10+阅读 · 2017年6月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 7月3日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
6+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
5+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
11+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
【NeurIPS2022】序列(推荐)模型分布外泛化:因果视角与求解
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
兴军亮Science评述:多人德州扑克博弈新突破
中国科学院自动化研究所
19+阅读 · 2019年7月15日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
微软机器阅读理解在一场多轮对话挑战中媲美人类
微软丹棱街5号
19+阅读 · 2019年5月14日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
论文浅尝 | 基于Universal Schema与Memory Network的知识+文本问答
三味Capsule:矩阵Capsule与EM路由
PaperWeekly
10+阅读 · 2018年3月2日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
YesOfCourse团队在Kaggle文本匹配竞赛中获得优异成绩
中国科学院网络数据重点实验室
10+阅读 · 2017年6月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员