Programmation par contraintes stochastiques pour le General Game Playing avec informations incomplètes

Eric Piette; Frédéric Koriche; Sylvain Lagrue; Sébastien Tabary

Programmation par contraintes stochastiques pour le General Game Playing avec informations incomplètes

Eric Piette, Frédéric Koriche, Sylvain Lagrue, Sébastien Tabary

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference article in proceeding › Academic › peer-review

41 Downloads (Pure)

Abstract

Le game description language avec informations incomplètes (GDL-II) est assez expressif pour représenter les jeux stochastiques multi-agents avec observation partielle. Malheureusement, une telle expressivité n’est pas possible sans un prix : le problème consistant à trouver une stratégie gagnante est NExp^(NP)-hard, une classe de complexité qui est bien au-delà de la portée des solvers actuels. Dans ce papier, nous identifions un fragment Pspace-complete de GDL-II, où les agents partagent les mêmes observations (partielles). Nous montrons que ce fragment peut être encapsulé dans un problème de satisfaction de contraintes stochastiques décomposable (SCSP) qui, par tour, peut être résolu en utilisant des techniques de programmation par contraintes
usuelles. Dès lors, nous avons développé un algorithme de décisions séquentielles fondé sur les contraintes pour les jeux GDL-II exploitant la propagation par contraintes, l’évaluation Monte-Carlo et la détection de symétries. Notre algorithme, vérifié sur une large variété de jeux, surpasse aisément l’état de l’art des algorithmes du general game playing (GGP).

Original language	French
Title of host publication	Journées Francophones de Programmation par Contraintes
Subtitle of host publication	(JFPC'16)
Publication status	Published - 15 Jun 2016
Externally published	Yes

Access to Document

jfpc16

Cite this

@inproceedings{074f229214984cca841da653e87a08e3,

title = "Programmation par contraintes stochastiques pour le General Game Playing avec informations incompl{\`e}tes",

abstract = "Le game description language avec informations incompl{\`e}tes (GDL-II) est assez expressif pour repr{\'e}senter les jeux stochastiques multi-agents avec observation partielle. Malheureusement, une telle expressivit{\'e} n{\textquoteright}est pas possible sans un prix : le probl{\`e}me consistant {\`a} trouver une strat{\'e}gie gagnante est NExp^(NP)-hard, une classe de complexit{\'e} qui est bien au-del{\`a} de la port{\'e}e des solvers actuels. Dans ce papier, nous identifions un fragment Pspace-complete de GDL-II, o{\`u} les agents partagent les m{\^e}mes observations (partielles). Nous montrons que ce fragment peut {\^e}tre encapsul{\'e} dans un probl{\`e}me de satisfaction de contraintes stochastiques d{\'e}composable (SCSP) qui, par tour, peut {\^e}tre r{\'e}solu en utilisant des techniques de programmation par contraintesusuelles. D{\`e}s lors, nous avons d{\'e}velopp{\'e} un algorithme de d{\'e}cisions s{\'e}quentielles fond{\'e} sur les contraintes pour les jeux GDL-II exploitant la propagation par contraintes, l{\textquoteright}{\'e}valuation Monte-Carlo et la d{\'e}tection de sym{\'e}tries. Notre algorithme, v{\'e}rifi{\'e} sur une large vari{\'e}t{\'e} de jeux, surpasse ais{\'e}ment l{\textquoteright}{\'e}tat de l{\textquoteright}art des algorithmes du general game playing (GGP).",

author = "Eric Piette and Fr{\'e}d{\'e}ric Koriche and Sylvain Lagrue and S{\'e}bastien Tabary",

year = "2016",

month = jun,

day = "15",

language = "French",

booktitle = "Journ{\'e}es Francophones de Programmation par Contraintes",

}

TY - GEN

T1 - Programmation par contraintes stochastiques pour le General Game Playing avec informations incomplètes

AU - Piette, Eric

AU - Koriche, Frédéric

AU - Lagrue, Sylvain

AU - Tabary, Sébastien

PY - 2016/6/15

Y1 - 2016/6/15

N2 - Le game description language avec informations incomplètes (GDL-II) est assez expressif pour représenter les jeux stochastiques multi-agents avec observation partielle. Malheureusement, une telle expressivité n’est pas possible sans un prix : le problème consistant à trouver une stratégie gagnante est NExp^(NP)-hard, une classe de complexité qui est bien au-delà de la portée des solvers actuels. Dans ce papier, nous identifions un fragment Pspace-complete de GDL-II, où les agents partagent les mêmes observations (partielles). Nous montrons que ce fragment peut être encapsulé dans un problème de satisfaction de contraintes stochastiques décomposable (SCSP) qui, par tour, peut être résolu en utilisant des techniques de programmation par contraintesusuelles. Dès lors, nous avons développé un algorithme de décisions séquentielles fondé sur les contraintes pour les jeux GDL-II exploitant la propagation par contraintes, l’évaluation Monte-Carlo et la détection de symétries. Notre algorithme, vérifié sur une large variété de jeux, surpasse aisément l’état de l’art des algorithmes du general game playing (GGP).

AB - Le game description language avec informations incomplètes (GDL-II) est assez expressif pour représenter les jeux stochastiques multi-agents avec observation partielle. Malheureusement, une telle expressivité n’est pas possible sans un prix : le problème consistant à trouver une stratégie gagnante est NExp^(NP)-hard, une classe de complexité qui est bien au-delà de la portée des solvers actuels. Dans ce papier, nous identifions un fragment Pspace-complete de GDL-II, où les agents partagent les mêmes observations (partielles). Nous montrons que ce fragment peut être encapsulé dans un problème de satisfaction de contraintes stochastiques décomposable (SCSP) qui, par tour, peut être résolu en utilisant des techniques de programmation par contraintesusuelles. Dès lors, nous avons développé un algorithme de décisions séquentielles fondé sur les contraintes pour les jeux GDL-II exploitant la propagation par contraintes, l’évaluation Monte-Carlo et la détection de symétries. Notre algorithme, vérifié sur une large variété de jeux, surpasse aisément l’état de l’art des algorithmes du general game playing (GGP).

M3 - Conference article in proceeding

BT - Journées Francophones de Programmation par Contraintes

ER -