Emerson-Lei conditions have recently attracted attention due to their succinctness and compositionality properties. In the current work, we show how infinite-duration games with Emerson-Lei objectives can be analyzed in two different ways. First, we show that the Zielonka tree of the Emerson-Lei condition gives rise naturally to a new reduction to parity games. This reduction, however, does not result in optimal analysis. Second, we show based on the first reduction (and the Zielonka tree) how to provide a direct fixpoint-based characterization of the winning region. The fixpoint-based characterization allows for symbolic analysis. It generalizes the solutions of games with known winning conditions such as B\"uchi, GR[1], parity, Streett, Rabin and Muller objectives, and in the case of these conditions reproduces previously known symbolic algorithms and complexity results. We also show how the capabilities of the proposed algorithm can be exploited in reactive synthesis, suggesting a new expressive fragment of LTL that can be handled symbolically. Our fragment combines a safety specification and a liveness part. The safety part is unrestricted and the liveness part allows to define Emerson-Lei conditions on occurrences of letters. The symbolic treatment is enabled due to the simplicity of determinization in the case of safety languages and by using our new algorithm for game solving. This approach maximizes the number of steps solved symbolically in order to maximize the potential for efficient symbolic implementations.


翻译:Emerson-Lei条件因其简洁性和组合性质而受到近期关注。本研究展示了如何以两种不同方式分析带有Emerson-Lei目标的无限时长博弈。首先,我们表明Emerson-Lei条件的Zielonka树自然引出了向奇偶博弈的一种新归约方法,但该归约无法实现最优分析。其次,基于第一种归约(及Zielonka树),我们提出了获胜区域的直接不动点特征刻画。该不动点特征刻画支持符号分析,它泛化了已知获胜条件(如Büchi、GR[1]、奇偶、Streett、Rabin和Muller目标)下的博弈求解方案,并在处理这些条件时复现了既有符号算法与复杂度结果。我们还展示了所提算法在反应式综合中的应用潜力,提出一种可符号化处理的新型LTL表达片段。该片段融合了安全规范与活性部分:安全部分无限制,活性部分允许在字母出现上定义Emerson-Lei条件。符号化处理的可行性源于安全语言环境下确定化的简洁性,以及我们提出的新博弈求解算法。该方法最大限度地扩展了符号化求解的步骤范围,以增强高效符号实现的潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
14+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
13+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
14+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员