LTLf Adaptive Synthesis for Multi-Tier Goals in Nondeterministic Domains

要約

私たちは、非決定的計画ドメインでますます挑戦的なLTLF目標で構成される、多層目標を達成するための適応戦略を合成するLTLF合成のバリアントを研究しています。
適応戦略は、（i）マルチ層目標でできるだけ多くの目標の満足度を施行する戦略であり、（ii）残りの環境からの可能な協力を活用することです。
これは動的に発生します。環境が協力して（II）、目標が強制力が可能になった場合（i）、私たちの戦略はそれを実施します。
健全で完全な適応戦略を計算するためのゲーム理論技術を提供します。
特に、私たちの手法は、実際、目的の数において多項式、実際には二次的です。
言い換えれば、標準のLTLF合成と比較して、マルチ層目標をわずかなオーバーヘッドのみで処理します。

要約(オリジナル)

We study a variant of LTLf synthesis that synthesizes adaptive strategies for achieving a multi-tier goal, consisting of multiple increasingly challenging LTLf objectives in nondeterministic planning domains. Adaptive strategies are strategies that at any point of their execution (i) enforce the satisfaction of as many objectives as possible in the multi-tier goal, and (ii) exploit possible cooperation from the environment to satisfy as many as possible of the remaining ones. This happens dynamically: if the environment cooperates (ii) and an objective becomes enforceable (i), then our strategies will enforce it. We provide a game-theoretic technique to compute adaptive strategies that is sound and complete. Notably, our technique is polynomial, in fact quadratic, in the number of objectives. In other words, it handles multi-tier goals with only a minor overhead compared to standard LTLf synthesis.

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