帕特里夏·鲍耶;尤索夫·乌阿尔哈德;米凯尔·兰多尔;皮埃尔·范登霍夫 随机博弈中与竞技场无关的有限记忆确定性。 （英语） Zbl 07788990号 日志。计算方法。科学。 19，第4号，第18号论文，51页（2023年）. 小结：我们研究图上的随机零和博弈，这是在随机环境中对敌对对手进行决策建模的常用工具。在这种情况下，一个重要的问题是战略复杂性：什么样的策略足以或需要最佳发挥（例如，随机或记忆要求）？我们的贡献进一步加深了对与区域无关的有限记忆（AIFM）确定性也就是说，研究需要记忆的目标，但只依赖于游戏图的有限参数。首先，我们表明，纯粹的AIFM策略足以以最佳方式发挥作用的目标也允许纯粹的AI调频子博弈完美策略。其次，我们表明，我们可以将研究纯AIFM策略在两层随机博弈中满足的目标简化为更容易研究单玩家随机博弈（即马尔可夫决策过程）。第三，我们描述AIFM策略的充分性取决于目标的两个直观属性。这项工作将确定性博弈的研究范围扩展到了随机博弈。 MSC公司： 03B70号 计算机科学中的逻辑 68倍 计算机科学 关键词：图上的两层对策;随机博弈;马尔可夫决策过程;有限记忆确定性;最优策略 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Bouyer}等人，Log。计算方法。科学。19，第4号，第18号论文，51页（2023；Zbl 07788990） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 本杰明·阿米诺夫和萨沙·鲁宾。第一轮比赛。信息计算。，254:195-216, 2017. doi:10.1016/j.ic.2016.10.008·Zbl 1371.91019号 ·doi:10.1016/j.ic.2016.10.008 [2] Tomás Brázdil、Václav Brozek和Kousha Etessami。一对一随机游戏。在Kamal Lodaya和Meena Mahajan，IARCS软件技术和理论计算机科学基础年度会议编辑，FSTTCS 2010年12月15日至18日，印度钦奈，LIPIcs第8卷，第108-119页。Dagstuhl-Leibniz-Zentrum für 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