We consider a search and rescue game introduced recently by the first author. An immobile target or targets (for example, injured hikers) are hidden on a graph. The terrain is assumed to dangerous, so that when any given vertex of the graph is searched, there is a certain probability that the search will come to an end, otherwise with the complementary {\em success probability} the search can continue. A Searcher searches the graph with the aim of finding all the targets with maximum probability. Here, we focus on the game in the case that the graph is a cycle. In the case that there is only one target, we solve the game for equal success probabilities, and for a class of games with unequal success probabilities. For multiple targets and equal success probabilities, we give a solution for an adaptive Searcher and a solution in a special case for a non-adaptive Searcher. We also consider a continuous version of the model, giving a full solution for an adaptive Searcher and approximately optimal solutions in the non-adaptive case.


翻译:本文研究了由第一作者近期引入的一种搜救博弈问题。不可移动的目标(例如受伤的徒步者)被隐藏在图结构上。地形被假设为危险环境,因此当搜索图中任意顶点时,存在一定概率搜索会终止,否则以互补的“成功概率”搜索可以继续进行。搜索者以最大化找到所有目标的概率为目标在图中进行搜索。本文重点研究图结构为循环图的博弈情形。当仅存在单一目标时,我们求解了等成功概率情形下的博弈,并针对一类非等成功概率的博弈给出了解。针对多目标且等成功概率的情形,我们给出了自适应搜索者的解,以及非自适应搜索者在特殊情况下的解。此外,我们还考虑了该模型的连续版本,给出了自适应搜索者的完整解以及非自适应情形下的近似最优解。

0
下载
关闭预览

相关内容

互联网
【CVPR2020-旷视】DPGN:分布传播图网络的小样本学习
专知会员服务
28+阅读 · 2020年4月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
AI界的State of the Art都在这里了
机器之心
12+阅读 · 2018年12月10日
NIPS 2017:贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习(讲义+视频)
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月26日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:33
长时程具身智能安全综述:机器人操作的跨层分析
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
2+阅读 · 今天13:55
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
16+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
13+阅读 · 6月4日
相关VIP内容
【CVPR2020-旷视】DPGN:分布传播图网络的小样本学习
专知会员服务
28+阅读 · 2020年4月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4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
AI界的State of the Art都在这里了
机器之心
12+阅读 · 2018年12月10日
NIPS 2017:贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习(讲义+视频)
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员