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タイトル: Approximation Schemes for Stochastic Mean Payoff Games with Perfect Information and Few Random Positions
著者: Boros, Endre
Elbassioni, Khaled
Fouz, Mahmoud
Gurvich, Vladimir
Makino, Kazuhisa
Manthey, Bodo
著者名の別形: 牧野, 和久
キーワード: Stochastic mean payoff games
Approximation schemes
Approximation algorithms
Nash equilibrium
発行日: Nov-2018
出版者: Springer Nature America, Inc
誌名: Algorithmica
巻: 80
号: 11
開始ページ: 3132
終了ページ: 3157
抄録: We consider two-player zero-sum stochastic mean payoff games with perfect information. We show that any such game, with a constant number of random positions and polynomially bounded positive transition probabilities, admits a polynomial time approximation scheme, both in the relative and absolute sense.
著作権等: © The Author(s) 2017. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license, and indicate if changes were made.
URI: http://hdl.handle.net/2433/236123
DOI(出版社版): 10.1007/s00453-017-0372-7
出現コレクション:学術雑誌掲載論文等

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