We define a new escape game in graphs that we call Nemesis. The game is played on a graph having a subset of vertices labeled as exits and the goal of one of the two players, called the fugitive, is to reach one of these exit vertices. The second player, i.e. the fugitive adversary, is called the Nemesis. Her goal is to trap the fugitive in a connected component which does not contain any exit. At each round of the game, the fugitive moves from one vertex to an adjacent vertex. Then the Nemesis deletes one edge anywhere in the graph. The game ends when either the fugitive reached an exit or when he is in a connected component that does not contain any exit. In trees and graphs of maximum degree bounded by 3, Nemesis can be solved in linear time. We also show that a variant of the game called Blizzard where only edges adjacent to the position of the fugitive can be deleted also admits a linear time solution. For arbitrary graphs, we show that Nemesis is PSPACE-complete, and that it is NP-hard on planar multigraphs. We extend our results to the related Cat Herding problem, proving its PSPACE-completeness. We also prove that finding a strategy based on a full binary escape tree whose leaves are exists is NP-complete.


翻译:我们定义了一种新的图论逃脱游戏,称为“复仇女神”。该游戏在一个具有标记为出口的顶点子集的图上进行,其中一名玩家(称为逃亡者)的目标是到达其中一个出口顶点。第二名玩家(即逃亡者的对手)被称为“复仇女神”。她的目标是将逃亡者困在不包含任何出口的连通分量中。在游戏的每一轮中,逃亡者从一个顶点移动到相邻顶点。随后,复仇女神可以在图中的任意位置删除一条边。游戏在逃亡者到达出口或处于不包含任何出口的连通分量时结束。在树和最大度不超过3的图中,复仇女神问题可在线性时间内求解。我们还证明了一种称为“暴风雪”的变体游戏(其中仅允许删除与逃亡者位置相邻的边)同样存在线性时间解法。对于任意图,我们证明复仇女神问题是PSPACE完全的,并且在平面多重图上是NP难的。我们将结果扩展到相关的“牧猫问题”,证明了其PSPACE完全性。同时,我们证明了基于以出口为叶节点的完全二叉逃脱树寻找策略的问题是NP完全的。

0
下载
关闭预览

相关内容

现今社会中,女神常有极度吸引男性的性感女人、或男人有好感的女性的定义。
在回答之前先解释:组合视觉推理综述
专知会员服务
15+阅读 · 2025年8月27日
【新书】随机图与复杂网络,508页pdf
专知会员服务
65+阅读 · 2024年6月9日
NeurIPS 2021 | ConE: 针对知识图谱多跳推理的锥嵌入模型
专知会员服务
26+阅读 · 2021年12月5日
【经典书】图理论与复杂网络导论,287页pdf
专知会员服务
142+阅读 · 2021年3月5日
【综述】基于图的对抗式攻击和防御,附22页论文下载
专知会员服务
69+阅读 · 2020年3月5日
我跑了ERNIE和BERT两个模型,结果出乎意料......
PaperWeekly
21+阅读 · 2019年6月24日
由浅及深,细致解读图像问答 VQA 2018 Challenge 冠军模型 Pythia
GAN生成式对抗网络
50+阅读 · 2019年3月13日
ELK跳不过的ES,图解助你掌握内部模型及数据结构
DBAplus社群
76+阅读 · 2019年1月10日
图神经网络最近这么火,不妨看看我们精选的这七篇
人工智能前沿讲习班
37+阅读 · 2018年12月10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
1+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
10+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 · 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
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
Arxiv
0+阅读 · 2月8日
Arxiv
0+阅读 · 1月26日
Arxiv
0+阅读 · 1月13日
VIP会员
相关基金
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
1+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
10+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 · 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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员