CHATTERJEE, Krishnendu, Vojtěch FOREJT a Dominik WOJTCZAK. Multi-objective Discounted Reward Verification in Graphs and MDPs. In Kenneth L. McMillan and Aart Middeldorp and Andrei Voronkov. Logic for Programming, Artificial Intelligence, and Reasoning. Berlin, Heidelberg: Springer. s. 228-242. ISBN 978-3-642-45220-8. doi:10.1007/978-3-642-45221-5_17. 2013.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Multi-objective Discounted Reward Verification in Graphs and MDPs
Autoři CHATTERJEE, Krishnendu (356 Indie), Vojtěch FOREJT (203 Česká republika, garant, domácí) a Dominik WOJTCZAK (616 Polsko).
Vydání Berlin, Heidelberg, Logic for Programming, Artificial Intelligence, and Reasoning, od s. 228-242, 15 s. 2013.
Nakladatel Springer
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/13:00072859
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-642-45220-8
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-45221-5_17
Klíčová slova anglicky multi-objective verification; markov decision processes; graphs
Štítky core_A, firank_A
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 29. 4. 2014 20:09.
Anotace
We study the problem of achieving a given value in Markov decision processes (MDPs) with several independent discounted reward objectives. We consider a generalised version of discounted reward objectives, in which the amount of discounting depends on the states visited and on the objective. This definition extends the usual definition of discounted reward, and allows to capture the systems in which the value of different commodities diminish at different and variable rates. We establish results for two prominent subclasses of the problem, namely state-discount models where the discount factors are only dependent on the state of the MDP (and independent of the objective), and reward-discount models where they are only dependent on the objective (but not on the state of the MDP). For the state-discount models we use a straightforward reduction to expected total reward and show that the problem whether a value is achievable can be solved in polynomial time. For the reward-discount model we show that memory and randomisation of the strategies are required, but nevertheless that the problem is decidable and it is sufficient to consider strategies which after a certain number of steps behave in a memoryless way. For the general case, we show that when restricted to graphs (i.e. MDPs with no randomisation), pure strategies and discount factors of the form 1/n where n is an integer, the problem is in PSPACE and finite memory suffices for achieving a given value. We also show that when the discount factors are not of the form 1/n, the memory required by a strategy can be infinite.
Návaznosti
LG13010, projekt VaVNázev: Zastoupení ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics (Akronym: ERCIM-CZ)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Zastoupení ČR v European Research Consortium for Informatics and Mathematics
MUNI/33/IP1/2013, interní kód MUNázev: Podpora perspektivních výzkumných týmů Fakulty informatiky a vynikajících vědeckých pracovníků z jiných institucí působících na Fakultě informatiky (Akronym: PVT-VVPZ)
Investor: Masarykova univerzita, Podpora perspektivních výzkumných týmů Fakulty informatiky a vynikajících vědeckých pracovníků z jiných institucí působících na Fakultě informatiky
VytisknoutZobrazeno: 29. 3. 2024 15:12