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11.10.2017 | Original Article | Ausgabe 8/2018

Acta Informatica 8/2018

Looking at mean payoff through foggy windows

Zeitschrift:
Acta Informatica > Ausgabe 8/2018
Autoren:
Paul Hunter, Guillermo A. Pérez, Jean-François Raskin
Wichtige Hinweise
Work partially supported by the ERC inVEST (279499) project.
Guillermo A. Pérez was supported by F.R.S.-FNRS fellowship.

Abstract

Mean-payoff games (MPGs) are infinite duration two-player zero-sum games played on weighted graphs. Under the hypothesis of full observation, they admit memoryless optimal strategies for both players and can be solved in \({\mathsf {NP}}\cap {\mathsf {coNP}}\). MPGs are suitable quantitative models for open reactive systems. However, in this context the assumption of full observation is not always realistic. For the partial-observation case, the problem that asks if the first player has an observation-based winning strategy that enforces a given threshold on the mean payoff, is undecidable. In this paper, we study the window mean-payoff objectives introduced recently as an alternative to the classical mean-payoff objectives. We show that, in sharp contrast to the classical mean-payoff objectives, some of the window mean-payoff objectives are decidable in games with partial observation.

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