We revisit the complexity of deciding whether a graphical game admits a pure Nash equilibrium (PNE) parameterized by standard measures of the input graph, such as treewidth. The natural dynamic programming algorithm for this problem has parameter dependence $α^{(Δ+1)\text{tw}}$ where $α$ is the maximum number of strategies available to each player, each player's utility depends on at most $Δ$ other players, and the input graph has width $\text{tw}$. Our first contribution is to point out that an algorithm by Thomas and van Leeuwen [Algorithmica 2015] claiming to improve this dependence to $α^{O(\text{tw})}$ is flawed and, more strongly, such an algorithm would imply that FPT=W[1]. We then set out to pinpoint the fine-grained complexity of this problem with respect to standard parameters and show that the natural DP algorithm is not optimal, as the problem can be solved with dependence $α^{\lfloor \frac{2Δ}{3} + 1 \rfloor \text{tw}}$, $α^{\lfloor \fracΔ{2} + 1 \rfloor \text{pw}}$, and $α^{\text{ctw}}$, where $\text{pw}, \text{ctw}$ are the pathwidth and cutwidth of the input respectively. Our main algorithmic tool is a tightening of the relationship between the width of a graph $G$, its maximum degree, and the width of $G^2$, which may be of independent interest. Complementing these results, we show that our algorithms for pathwidth and cutwidth are likely to be optimal, as improving them is equivalent to falsifying the pw-SETH.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
【NeurIPS2022】图谱视角下的图对比学习
专知会员服务
27+阅读 · 2022年10月9日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26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
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 · 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
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
VIP会员
相关主题
最新内容
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
0+阅读 · 5分钟前
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
7+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
3+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
4+阅读 · 8月31日
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
《国防技术管理》印度智库报告最新45页
专知会员服务
5+阅读 · 8月28日
《美陆军最新条令:保障行动》
专知会员服务
5+阅读 · 8月28日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
论文浅尝 | 基于知识图谱子图匹配以回答自然语言问题
开放知识图谱
26+阅读 · 2018年6月26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
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 · 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
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