抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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敵対者からの貴重なエマーターゲット保護は,野生生物保護,境界保護,対テロリズム, shipsからの船舶の保護などにおいて,最近のアプローチとして, em defend者と攻撃者の間の2層ゲームとして,これらの課題をキャストする。防御者は,攻撃者に対してターゲットを保護するために利用可能なem資源をどのように割り当てるかを決定し,それらの損傷を攻撃する。ここでの主な問題は,平衡計算である。本論文の焦点は,時空間セキュリティゲームである。しかし,Xu[EC’16]の論文に触発され,セキュリティゲームの一般的モデルで始まり,防御者の最良応答(DBR)問題に対する任意の近似(任意の因子)が実際のゲームに対する同じ因子の近似を導くことを示した。セキュリティゲームのほとんどのアプリケーションにおいて,ターゲットはモバイルである。これは,空間と時間において演じる,空間-時間セキュリティゲームの,よく研究されたクラスのスクシントンゲームをもたらす。そのようなゲームにおいて,防御者は,移動目標の集合を保護するために,空間領域にわたって時間依存のパタリング戦略を指定しなければならない。ベースグラフG上で演じる事前時空間セキュリティゲームの一般化モデルを与えた。すなわち,パトロールはGの頂点に配置され,時間とともにそのエッジに沿って移動する。これは,線や格子のような特定の空間領域を考慮するだけの時空間モデルを統一し,一般化する。グラフは,さらに,道路,建物の内部マップなど,実際の関心の多くの他のドメインをモデル化でき,最適防御戦略を見つけることは,一般的グラフ上でNP困難になる。これを克服するために,DBR問題のLP緩和を与え,ほぼ最適な積分解を得るための丸め技術を考案した。より正確に,著者らは,もし,もし,よりパトロールを使用するならば,もし,もし防御者を許すならば,多項式時間で,(1-ε)近似を達成できる,その後,この結果が,最良の可能な多項式時間アルゴリズム(非存在P=NP)をいくつか意味することを示した。さらに,新しいem依存丸め技術を用いて,同じLP緩和が,一次元空間のような関心の特定のドメインに対する最適解を与えることを示した。この結果は,いくつかの観点でBehnzhad et al.~(EC’17)の事前アルゴリズムで単純化し,改善でき,サイクルのような関心の他のグラフに一般化できる。最後に,セキュリティゲームのためのほとんどの事前アルゴリズムが,攻撃者攻撃が一度だけ攻撃され,超一定数の攻撃に対して難治性になると仮定する。提案アルゴリズムは入力サイズにおいて完全多項式であり,任意の与えられた攻撃数に対して動作する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
