論文の概要: Robust Verification of Concurrent Stochastic Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12003v2
• Date: Wed, 21 Jan 2026 09:31:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-22 14:57:00.069689
• Title: Robust Verification of Concurrent Stochastic Games
• Title（参考訳）: 同時確率ゲームにおけるロバスト検証
• Authors: Angel Y. He, David Parker,
• Abstract要約: 我々は *robust CSGs* とそのサブクラス *interval CSGs* (ICSGs) を紹介する。 本稿では、遷移の不確実性に関する最悪の仮定の下で、これらのモデルの *robust* 検証のための新しいフレームワークを提案する。 我々はPRISMgamesモデルチェッカーの実装を構築し、大規模なベンチマークからICSGの堅牢な検証が可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2964666213105587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous systems often operate in multi-agent settings and need to make concurrent, strategic decisions, typically in uncertain environments. Verification and control problems for these systems can be tackled with concurrent stochastic games (CSGs), but this model requires transition probabilities to be precisely specified - an unrealistic requirement in many real-world settings. We introduce *robust CSGs* and their subclass *interval CSGs* (ICSGs), which capture epistemic uncertainty about transition probabilities in CSGs. We propose a novel framework for *robust* verification of these models under worst-case assumptions about transition uncertainty. Specifically, we develop the underlying theoretical foundations and efficient algorithms, for finite- and infinite-horizon objectives in both zero-sum and nonzero-sum settings, the latter based on (social-welfare optimal) Nash equilibria. We build an implementation in the PRISM-games model checker and demonstrate the feasibility of robust verification of ICSGs across a selection of large benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 自律システムは、しばしばマルチエージェント環境で動作し、通常は不確実な環境で、同時かつ戦略的決定を行う必要がある。 これらのシステムの検証と制御問題は、CSG(Concurrent Stochastic Game)に対処することができるが、このモデルは、多くの現実世界で非現実的な要件である遷移確率を正確に指定する必要がある。 我々は,CSGsの遷移確率に関する疫学的な不確実性を捉えた, *robust CSGs* とそのサブクラス *interval CSGs* (ICSGs) を紹介する。 本稿では、遷移の不確実性に関する最悪の仮定の下で、これらのモデルの *robust* 検証のための新しいフレームワークを提案する。 具体的には、ゼロサムと非ゼロサム設定の両方において有限および無限水平目的に対して基礎となる理論的基礎と効率的なアルゴリズムを開発する。 我々はPRISM-Gamesモデルチェッカーの実装を構築し、大規模なベンチマークからICSGの堅牢な検証が可能であることを実証する。

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