Regstar: Efficient Strategy Synthesis for Adversarial Patrolling Games

KLAŠKA, David, Antonín KUČERA, Vojtěch ŘEHÁK a Vít MUSIL. Regstar: Efficient Strategy Synthesis for Adversarial Patrolling Games. Online. In de Campos, Cassio and Maathuis, Marloes H. Proceedings of 37th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2021). Neuveden: AUAI Press, 2021, s. 471-481. ISSN 2640-3498.

Základní údaje

Originální název

Regstar: Efficient Strategy Synthesis for Adversarial Patrolling Games

Autoři

KLAŠKA, David (203 Česká republika, domácí), Antonín KUČERA (203 Česká republika, garant, domácí), Vojtěch ŘEHÁK (203 Česká republika, domácí) a Vít MUSIL (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Neuveden, Proceedings of 37th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2021), od s. 471-481, 11 s. 2021

Nakladatel

AUAI Press

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Odkazy

URL

Kód RIV

RIV/00216224:14330/21:00122557

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISSN

Klíčová slova anglicky

adversarial security games; strategy synthesis

Štítky

core_A, firank_A, formela-conference

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

We design a new efficient strategy synthesis method applicable to adversarial patrolling problems on graphs with arbitrary-length edges and possibly imperfect intrusion detection. The core ingredient is an efficient algorithm for computing the value and the gradient of a function assigning to every strategy its "protection" achieved. This allows for designing an efficient strategy improvement algorithm by differentiable programming and optimization techniques. Our method is the first one applicable to real-world patrolling graphs of reasonable sizes. It outperforms the state-of-the-art strategy synthesis algorithm by a margin.

---

Návaznosti

CZ.02.2.69/0.0/0.0/18_053/0016952, interní kód MU (Kód CEP: EF18_053/0016952)	Název: Postdoc2MUNI Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Postdoc2MUNI, PO 2 Rozvoj vysokých škol a lidských zdrojů pro výzkum a vývoj
EF18_053/0016952, projekt VaV	Název: Postdoc2MUNI
MUNI/A/1108/2020, interní kód MU	Název: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace X. (Akronym: SV-FI MAV X.) Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace X.
MUNI/A/1549/2020, interní kód MU	Název: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 21 (Akronym: SKOMU) Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 21
0011629866, interní kód MU	Název: Models, Algorithms, and Tools for Solving Adversarial Security Problems Investor: Ostatní - zahraniční, Models, Algorithms, and Tools for Solving Adversarial Security Problems