带有预测的直线与星形图竞争搜索

我们研究了在直线和 $m$-射线星形图中搜索隐藏目标的经典问题，设定中搜索者拥有关于隐藏者位置的一些预测。我们首先关注在预测下比较搜索策略的主要指标；即，我们就一致性 - 鲁棒性权衡给出正面和负面结果，其中策略的性能分别在预测无误差或对抗性生成的极端情况下进行评估。对于直线，我们在不可信建议模型下展示了关于此权衡的紧界，其中预测形式为编码对 $k$ 个二元查询响应的 $k$-位字符串。对于星形图，我们在位置模型和方向模型中给出了紧的和近紧的权衡，其中预测分别与目标在星形图中的位置和目标隐藏的射线相关。最后，对于所有三种预测模型，我们展示了如何将研究推广到策略性能作为搜索者对预测误差期望容忍度函数的设定中，包括正面结果和不可近似性结果。