我们如何在随机策略中记住过去的事情？
摘要：无限长度的图形游戏是开放反应过程的自然模型：一个玩家代表控制器，试图确保给定的规范，另一个玩家代表敌对环境。系统的演化取决于两个玩家的决策，再加上机遇的补充。在这项工作中，我们关注随机策略的概念。具体而言，我们表明三个自然定义可能会导致非常不同的结果：在最一般的情况下，如果玩家只允许使用较弱的策略，一个几乎肯定获胜的情况可能会成为几乎肯定失败。在更合理的设置中，存在翻译，但即使在简单的情况下也需要无限的内存。最后，一些传统问题对于最强类型的策略来说是不可判定的。
作者：Julien Cristau (LIAFA, CNRS & Universit''e Paris 7), Claire David (LFCS, University of Edinburgh), Florian Horn (LIAFA, CNRS & Universit''e Paris 7)
论文ID：1006.1404
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2010-06-09