通过图神经网络预测奇偶博弈中的获胜区域（扩展摘要）
计算机科学与博弈论
2023-07-28 v2 机器学习
摘要
求解奇偶博弈是反应式程序验证与综合中众多应用的主要构建模块。尽管它们在实践中可被高效求解，但已知方法均无多项式最坏情况时间复杂度。我们提出一种不完备的多项式时间方法，通过图神经网络确定奇偶博弈的获胜区域。我们在 900 个随机生成的奇偶博弈上的评估表明，该方法在实践中有效且高效。它正确确定了数据集中约 60% 博弈的获胜区域，并在其余博弈中仅产生微小错误。我们相信该方法可被扩展以高效求解奇偶博弈。
引用
@article{arxiv.2210.09924,
title = {Predicting Winning Regions in Parity Games via Graph Neural Networks (Extended Abstract)},
author = {Tobias Hecking and Swathy Muthukrishnan and Alexander Weinert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.09924},
year = {2023}
}
备注
4 pages, extended abstract. Presented at DAV'23