This paper presents a case study for the application of semiring semantics for fixed-point formulae to the analysis of strategies in B\"uchi games. Semiring semantics generalizes the classical Boolean semantics by permitting multiple truth values from certain semirings. Evaluating the fixed-point formula that defines the winning region in a given game in an appropriate semiring of polynomials provides not only the Boolean information on who wins, but also tells us how they win and which strategies they might use. This is well-understood for reachability games, where the winning region is definable as a least fixed point. The case of B\"uchi games is of special interest, not only due to their practical importance, but also because it is the simplest case where the fixed-point definition involves a genuine alternation of a greatest and a least fixed point. We show that, in a precise sense, semiring semantics provide information about all absorption-dominant strategies -- strategies that win with minimal effort, and we discuss how these relate to positional and the more general persistent strategies. This information enables applications such as game synthesis or determining minimal modifications to the game needed to change its outcome. Lastly, we discuss limitations of our approach and present questions that cannot be immediately answered by semiring semantics.


翻译:本文提出了将不动点公式的半环语义应用于Büchi博弈策略分析的案例研究。半环语义通过允许来自特定半环的多个真值,推广了经典的布尔语义。在适当的多项式半环中评估定义博弈获胜区域的不动点公式,不仅提供关于谁获胜的布尔信息,还揭示其获胜方式及可能采用的策略。这一方法在可达性博弈中已得到充分理解——此类博弈的获胜区域可定义为最小不动点。Büchi博弈因其实际重要性及不动点定义涉及最大不动点与最小不动点交替的特征,成为特别值得关注的情形。我们证明,在精确意义上,半环语义提供了所有吸收主导策略(即最小成本获胜的策略)的信息,并探讨了此类策略与位置策略及更具通用性的持久策略之间的关系。这些信息可用于游戏合成、确定改变博弈结果所需的最小修改量等实际应用。最后,我们讨论了该方法的局限性,并提出了半环语义无法直接回答的问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
6+阅读 · 2014年12月31日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
VIP会员
最新内容
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
4+阅读 · 今天14:53
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
6+阅读 · 6月12日
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
12+阅读 · 6月12日
美国陆军航空兵:以愿景引领转型
专知会员服务
7+阅读 · 6月12日
相关资讯
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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员