論文の概要: Strategy Synthesis for Zero-sum Neuro-symbolic Concurrent Stochastic Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06255v1
• Date: Sun, 13 Feb 2022 08:39:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 17:44:52.407874
• Title: Strategy Synthesis for Zero-sum Neuro-symbolic Concurrent Stochastic Games
• Title（参考訳）: ゼロサムニューロシンボリック同時確率ゲームのための戦略合成
• Authors: Rui Yan, Gabriel Santos, Gethin Norman, David Parker and Marta Kwiatkowska
• Abstract要約: ニューロシンボリック・コンカレントゲーム(NS-CSG)と呼ばれる新しいモデリング形式を提案する。 本稿では,ボレル状態空間とボレル可測性制約を持つNS-CSGのクラスに着目した。 我々は、初めて、可算な状態空間CSGのクラスを解くために、反復とポリシーのアルゴリズムを提示し、それらの収束を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.96140203850222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuro-symbolic approaches to artificial intelligence, which combine neural networks with classical symbolic techniques, are growing in prominence, necessitating formal approaches to reason about their correctness. We propose a novel modelling formalism called neuro-symbolic concurrent stochastic games (NS-CSGs), which comprise a set of probabilistic finite-state agents interacting in a shared continuous-state environment, observed through perception mechanisms implemented as neural networks. Since the environment state space is continuous, we focus on the class of NS-CSGs with Borel state spaces and Borel measurability restrictions on the components of the model. We consider the problem of zero-sum discounted cumulative reward, proving that NS-CSGs are determined and therefore have a value which corresponds to a unique fixed point. From an algorithmic perspective, existing methods to compute values and optimal strategies for CSGs focus on finite state spaces. We present, for the first time, value iteration and policy iteration algorithms to solve a class of uncountable state space CSGs, and prove their convergence. Our approach works by formulating piecewise linear or constant representations of the value functions and strategies of NS-CSGs. We validate the approach with a prototype implementation applied to a dynamic vehicle parking example.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークと古典的な記号技法を組み合わせた人工知能へのニューロシンボリックアプローチは、その正しさを判断するために正式なアプローチを必要とする。 本稿では,ニューラル・シンボリック・コンカレント・確率ゲーム (NS-CSGs) と呼ばれる,ニューラル・シンボリック・コンカレント・確率論的ゲーム (NS-CSGs) と呼ばれる,ニューラル・ネットワークとして実装された知覚機構を通して,共有状態環境において相互作用する確率的有限状態エージェントからなる新しいモデリング形式モデルを提案する。 環境状態空間は連続であるため、ボレル状態空間を持つNS-CSGのクラスとモデルのコンポーネントに対するボレル可測性制限に焦点を当てる。 我々は, ns-csgs が決定され, したがって一意の不動点に対応する値を持つことを証明するため, ゼロサム割引累積報酬の問題を考える。 アルゴリズムの観点から、CSGの計算値と最適戦略を計算するための既存の手法は有限状態空間にフォーカスする。 我々は、初めて値反復とポリシー反復アルゴリズムを提示し、非可算な状態空間CSGのクラスを解き、それらの収束性を証明する。 提案手法は, NS-CSG の値関数と戦略の断片的線形あるいは定数表現を定式化する。 提案手法を,動的車両駐車事例に適用したプロトタイプ実装を用いて検証する。

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