Giochi su grafi Marco Faella
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- Aniella Masini
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1 Giochi su grafi Marco Faella Universita' di Salerno University of California, Santa Cruz Universita' di Napoli Federico II
2 Giochi su grafi: reachability player 1 (P-1) player 2 (P-2) Può il player 1 raggiungere 5 con certezza? Ha bisogno di ricordare il cammino fatto? Marco Faella n. 2
3 Giochi su grafi: reachability Caratteristiche: 2 giocatori a turni obiettivo qualitativo: raggiungibilità completa informazione strategie deterministiche 3 player 1 (P-1) player 2 (P-2) Marco Faella n. 3
4 Giochi su grafi Può il player 1 raggiungere 5 con certezza? Ha bisogno di ricordare il cammino fatto? Marco Faella n. 4
5 Giochi su grafi: safety player 1 (P-1) player 2 (P-2) Può il player 1 evitare 5 con certezza? Ha bisogno di ricordare il cammino fatto? Marco Faella n. 5
6 Giochi su grafi: notazione insieme di stati: transizioni: obiettivo (per P-1): S=S 1 S 2 E S S goal S senza stato iniziale Marco Faella n. 6
7 Strategie deterministiche Sia Paths l'insieme dei percorsi finiti nel gioco Una strategia per P-1 e': f : Paths S Dato un percorso nel gioco, sceglie lo stato successivo solo se il percorso finisce in S1 puo' solo scegliere uno stato adiacente Similmente per P-2 Marco Faella n. 7
8 Strategie e stati vincenti f: strategia di P-1 g: strategia di P-2 Una strategia (det) f e' detta vincente (per P-1) dallo stato s se, per tutte le g, il percorso risultante soddisfa l'obiettivo Uno stato s e' detto vincente (per P-1) se esiste una strategia vincente da s Marco Faella n. 8
9 Proprietà di interesse complessità determinare l'insieme di stati vincenti memoria e' necessario ricordare il percorso? determinatezza (determinacy) se non vince P-1, vince P-2? Marco Faella n. 9
10 Proprietà: complessità Raggiungibilita': ricerca all'indietro (backward search) usando l'operatore Controllable Predecessors CPre(X) = stati da cui P-1 può andare in X in un passo con certezza obiettivo: raggiungere l'insieme di stati R X 0 =R X 1 = X 0 CPre X 0... X n 1 = X n Marco Faella n. 10
11 Proprietà: complessità Codifica del gioco: un grafo rappresentato con liste di adiacenza Complessita' di CPre(X): tempo lineare Complessita' dell'intero algoritmo: tempo quadratico X 0 =R X 1 = X 0 CPre X 0... X n 1 = X n X. R CPre X Marco Faella n. 11
12 Proprietà: complessità Obiettivo: safety, restare nell'insieme R Complessita' dell'intero algoritmo: tempo quadratico X 0 =R X 1 = X 0 CPre X 0... X n 1 = X n X. R CPre X Marco Faella n. 12
13 Proprietà: memoria E' necessario ricordare il percorso seguito? No: strategie senza memoria (memoryless) Si, ma solo la lunghezza: counting strategies Si, ma solo quanto un automa finito puo' ricordare: strategie a memoria finita Si: strategie a memoria illimitata (calcolabile?) Questo caso: nessuna memoria Marco Faella n. 13
14 Proprietà: memoria Un gioco che richiede memoria obiettivo: visitare sia 2 che 3 infinite volte Basta 1 bit di memoria, ovvero un automa con due stati Marco Faella n. 14
15 Proprietà: memoria Un gioco che richiede memoria illimitata ma calcolabile obiettivo: ottenere la codifica binaria di pi greco 0 1 Marco Faella n. 15
16 Proprietà: memoria Un gioco che richiede memoria illimitata e non calcolabile obiettivo: se l'avversario codifica una macchina di Turing che si arresta sulla parola vuota, raggiungere 2, altrimenti raggiungere Marco Faella n. 16
17 Proprietà: determinatezza Se uno stato non è vincente per P-1, è vincente per P- 2? Raggiungibilita': si Thm: tutti i giochi con obiettivo di tipo Borel sono determinati [Martin75] Marco Faella n. 17
18 Perche' queste proprieta'? complessita' e memoria per: verificare modelli di sistemi sintetizzare controllori teoria del controllo determinatezza per: automi e logica complementazione di automi completezza di logiche Marco Faella n. 18
19 Strategie deterministiche non-deterministiche randomizzate f : Paths S f : Paths 2 S f : Paths Distr S cambia la definizione di strategia vincente Marco Faella n. 19
20 Strategie due strategie f e g di categoria X determinano: X=det: un percorso X=non-det: un insieme di percorsi X=rand: una distribuzione sui percorsi nuova def. di vittoria esiste una strategia f tale che per tutte le g: X=det: il percorso soddisfa l'obiettivo X=non-det: tutti i percorsi soddisfano l'obiettivo X=rand:?? Marco Faella n. 20
21 Strategie randomizzate f : Paths Distr S una strategia f e' vincente se, per tutte le g: tutti i percorsi soddisfano l'obiettivo (sure win) la probabilita' di soddisfare l'obiettivo e' 1 (almost sure win) oppure, uno stato e' vincente se esiste una sequenza di strategie f1, f2,... che si avvicinano sempre piu' alla probabilita' di vittoria 1 (limit win) Marco Faella n. 21
22 Strategie randomizzate f : Paths Distr S Thm: per tutti i giochi a turni, le strategie randomizzate non servono Marco Faella n. 22
23 Da 2 a 1.5 giocatori player 1 (P-1) player 2 (P-2) 2 player random 1 ½ ½ Marco Faella n. 23
24 Altri tipi di giochi: Numero di giocatori 0.5 catena di Markov 1 grafo 1.5 Markov Decision Process 2 gioco 2.5 gioco stocastico 3... Marco Faella n. 24
25 Altri tipi di giochi: A turni VS concorrenti Nei giochi concorrenti, i giocatori muovono contemporaneamente esempio: morra cinese Strategie randomizzate possono essere utili, anche per la semplice reachability Marco Faella n. 25
26 Dominazione Date due strategie deterministiche f e g, sia val(f, g) = 1 se f vince contro g val(f, g) = 0 altrimenti Marco Faella n. 26
27 Dominazione Date due strategie di P-1: f1 ed f2, si dice che f1 domina f2 se per tutte le strategie g di P-2: val(f1, g) >= val(f2, g) ed esiste una strategia g di P-2 tale che: val(f1, g) > val(f2, g) Marco Faella n. 27
28 Dominazione: esempio P-1 non puo' vincere dallo stato 1 Pero', la mossa verso 3 domina quella verso 2 (almeno se P-2 gioca senza memoria) Marco Faella n. 28
29 Dominazione In un gioco che non si puo' vincere, una strategia non dominata rappresenta la miglior scelta per un giocatore Qual e' la complessita' di calcolare una strategia non dominata? Come si caratterizza una strategia non dominata? Marco Faella n. 29
30 selfish networks metodi formali teoria della decisione memoria teoria del controllo equilibri algoritmi economia teoria dei giochi informatica determinatezza Teoria dei giochi mappa concettuale teoria degli automi logica Marco Faella n. 30
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