Detta dokument behandlar kontrollen av ett team av autonoma agenter som jagar en smart undvikare i en icke-korrekt kartlagd terräng. Genom att beskriva problemet som en partiell information Markov spel, kan vi integrera kartinlärning och jakt. Vi föreslår tillbakagående horisont kontroll politik, där förföljare och undvikare försöker respektive maximera och minimera sannolikheten för att fånga i nästa ögonblick. Eftersom denna sannolikhet är beroende av distinkta observationer för varje lag, det resulterande spelet är nonzero-sum. När undvikaren har tillgång till förföljarens information visar vi att det alltid finns en Nash-lösning till ettstegs nonzero-sum-spelet. Dessutom föreslår vi en metod för att beräkna Nash-jämviktspolitiken genom att lösa ett motsvarande nollsummatrixspel. Ett simuleringsexempel visar om det föreslagna tillvägagångssättet är genomförbart.
Det finns en hel del verk som bygger på spelteoretiska principer om PE-problemet såsom i REF där författaren beskrev kontrollen av en autonom agent team spårning en intelligent undvikare i en icke-korrekt kartlagd terräng baserat på en metod för att beräkna Nash jämvikt politik genom att lösa en likvärdig nollsumma matris spel.
Probabilistic pursuit-evasion games: a one-step Nash approach
{'venue': 'Proceedings of the 39th IEEE Conference on Decision and Control (Cat. No.00CH37187)', 'journal': 'Proceedings of the 39th IEEE Conference on Decision and Control (Cat. No.00CH37187)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}