論文の概要: Strategy Logic, Imperfect Information, and Hyperproperties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03952v1
- Date: Sat, 04 Oct 2025 21:37:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.356452
- Title: Strategy Logic, Imperfect Information, and Hyperproperties
- Title(参考訳): 戦略論理・不完全情報・超越性
- Authors: Raven Beutner, Bernd Finkbeiner,
- Abstract要約: SL$_mathitii$とHyperSLの関係について検討する。
前者にとって、不完全な情報が過度に適切であるというよく知られた観察に基づいて構築する。
我々は不完全な情報を用いてハイパープロパティをシミュレートする方法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.09016563801433
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Strategy logic (SL) is a powerful temporal logic that enables first-class reasoning over strategic behavior in multi-agent systems (MAS). In many MASs, the agents (and their strategies) cannot observe the global state of the system, leading to many extensions of SL centered around imperfect information, such as strategy logic with imperfect information (SL$_\mathit{ii}$). Along orthogonal lines, researchers have studied the combination of strategic behavior and hyperproperties. Hyperproperties are system properties that relate multiple executions in a system and commonly arise when specifying security policies. Hyper Strategy Logic (HyperSL) is a temporal logic that combines quantification over strategies with the ability to express hyperproperties on the executions of different strategy profiles. In this paper, we study the relation between SL$_\mathit{ii}$ and HyperSL. Our main result is that both logics (restricted to formulas where no state formulas are nested within path formulas) are equivalent in the sense that we can encode SL$_\mathit{ii}$ instances into HyperSL instances and vice versa. For the former direction, we build on the well-known observation that imperfect information is a hyperproperty. For the latter direction, we construct a self-composition of MASs and show how we can simulate hyperproperties using imperfect information.
- Abstract(参考訳): 戦略論理(SL)は、マルチエージェントシステム(MAS)における戦略行動に対する一級推論を可能にする強力な時間論理である。
多くのMASでは、エージェント(とその戦略)はシステムのグローバルな状態を観察することができず、不完全な情報を持つ戦略論理(SL$_\mathit{ii}$)など、不完全な情報を中心としたSLの多くの拡張につながる。
直交線に沿って、研究者は戦略行動と超越性の組み合わせを研究した。
ハイパープロパティ(Hyperproperties)は、システム内の複数の実行に関連するシステムプロパティで、セキュリティポリシーを指定するときに一般的に発生する。
Hyper Strategy Logic(HyperSL)は、戦略上の定量化と、異なる戦略プロファイルの実行におけるハイパープロパティを表現する能力を組み合わせた時間論理である。
本稿では, SL$_\mathit{ii}$とHyperSLの関係について検討する。
我々の主な結果は、両方の論理(状態公式がパス公式内にネストされない公式に制限されている)は、SL$_\mathit{ii}$インスタンスをHyperSLインスタンスにエンコードできるという意味で等価である。
前者にとって、不完全な情報が過度に適切であるというよく知られた観察に基づいて構築する。
後者では、MASの自己構成を構築し、不完全な情報を用いて超越性をシミュレートする方法を示す。
関連論文リスト
- Plan before Solving: Problem-Aware Strategy Routing for Mathematical Reasoning with LLMs [49.995906301946]
既存の手法は通常、数学的推論を行うためにLLM(Large Language Models)をガイドするための固定戦略を利用する。
分析の結果,単一戦略は問題固有の要件に適応できず,有効性と効率性のトレードオフを見落としていることが明らかとなった。
本稿では,PRISM(Planning and Routing through Instance-Specific Modeling)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-29T07:22:41Z) - WebSailor-V2: Bridging the Chasm to Proprietary Agents via Synthetic Data and Scalable Reinforcement Learning [73.91893534088798]
WebSailorは、この重要な機能を組み込むように設計された、完全なポストトレーニング方法論である。
我々のアプローチは、構造化サンプリングと情報難読化によって、新しい、不確実なタスクを生成することである。
WebSailorは複雑な情報検索タスクにおいて、すべてのオープンソースエージェントを著しく上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-16T17:57:03Z) - Emergent Hierarchical Reasoning in LLMs through Reinforcement Learning [56.496001894673235]
強化学習(RL)は,大規模言語モデル(LLM)の複雑な推論能力の向上に有効であることが証明された。
解析の結果,アハモーメント,長さスケーリング,エントロピーのダイナミクスといったファズリング現象は異なる現象ではなく,創発的推論階層の目印であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-03T18:52:49Z) - Hyperproperty-Constrained Secure Reinforcement Learning [0.16385815610837165]
本稿では,HyperTWTL制約付きセキュア強化学習(SecRL)に焦点を当てる。
本稿では,動的ボルツマンソフトマックスRLを用いたセキュリティ対応最適ポリシーの学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-31T18:57:18Z) - Enhancing the Geometric Problem-Solving Ability of Multimodal LLMs via Symbolic-Neural Integration [57.95306827012784]
幾何学図のステップワイズ推論パスを自動的に生成するパイプラインであるGeoGenを提案する。
正確なシンボリック推論を活用することで、textbfGeoGenは大規模で高品質な質問応答ペアを生成する。
GeoGen が生成した合成データを用いて,Large Language Model (LLM) である textbfGeoLogic を訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-17T09:13:46Z) - Non-Deterministic Planning for Hyperproperty Verification [4.726777092009553]
提案手法は,ハイパープロパティの自動検証に強力な中間言語を提供することを示す。
本稿では,HyperLTL検証問題に対して,非決定論的マルチエージェント計画インスタンスを構築するアルゴリズムを提案する。
提案手法は,HyperLTLの大きな断片に対して,従来のFOND,あるいはPOND計画問題に対応していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T09:57:49Z) - Hyper Strategy Logic [4.726777092009553]
戦略論理(SL)は、マルチエージェントシステムにおける戦略的推論を可能にする強力な時間論理である。
ハイパー戦略論理(HyperSL)は、複数の戦略プロファイルの結果をハイパープロパティで比較できる戦略論理である。
本稿では,非干渉,定量的なナッシュ均衡,最適対向計画,不完全な情報に基づく推論など,SLで表現できない重要な特性をHyperSLで捉えることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-20T16:47:53Z) - On Alternating-Time Temporal Logic, Hyperproperties, and Strategy
Sharing [5.584060970507506]
We show that HyperATL$*_S$ is a rich specification language that captures important AI-related properties。
我々はHyMASMCと呼ぶツールにモデルチェックアルゴリズムを実装し、それを様々なベンチマークで評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T18:37:39Z) - SemiNLL: A Framework of Noisy-Label Learning by Semi-Supervised Learning [58.26384597768118]
SemiNLLはSS戦略とSSLモデルをエンドツーエンドで組み合わせた汎用フレームワークである。
我々のフレームワークは、様々なSS戦略やSSLバックボーンを吸収し、そのパワーを利用して有望なパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-02T01:49:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。