带折扣回报的随机 Rabin 博弈中的策略综合
系统与控制
2015-11-03 v1 形式语言与自动机理论
摘要
随机博弈常被用于建模反应式过程。我们考虑在带有定性目标（即 Rabin 获胜条件）与定量目标（即折扣回报）的双人（即系统与其环境）轮流制随机博弈中，综合最优几乎必然获胜策略的问题。最优性仅在几乎必然获胜策略上考量，即无论环境策略如何，都能以概率 1 保证满足 Rabin 条件的系统策略。我们表明，最优几乎必然获胜策略可能需要无限记忆，但 ε-最优几乎必然获胜策略总可以是有限记忆甚至无记忆的。我们给出了存在无记忆 ε-最优几乎必然获胜策略的充要条件，并提出了在该条件满足时计算此类策略的算法。
引用
@article{arxiv.1511.00647,
title = {Strategy Synthesis for Stochastic Rabin Games with Discounted Reward},
author = {Min Wen and Ufuk Topcu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.00647},
year = {2015}
}
备注
17 pages, 3 figures, submitted to TACAS