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AIDB Daily Papers

エージェントと敵対者:グラフ上の新たな追跡ゲーム

原題: Broadcasting Agents and Adversary: A new variation on Cops and Robbers
著者: William K. Moses, Amanda Redlich, Frederick Stock
公開日: 2026-03-12 | 分野: ゲーム 最適化 グラフニューラルネットワーク 研究 数理モデル

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • グラフ上での新しいゲーム「エージェントと敵対者」を導入し、グラフ上の追跡問題に新たな視点を提供する。
  • 従来の「警官と泥棒」ゲームとは異なり、グラフの対称性を利用した敵対者の勝利戦略を定義した点が新しい。
  • いくつかのグラフ族において、エージェントが勝利するための時間に対する厳密な上限と下限を提示した。

Abstract

We introduce a new game played on graphs, ``Agents and Adversary". This game is reminiscent of ``Cops and Robbers" but has some fundamental differences. We classify infinite families of graphs as Agents-win and Adversary-win. We then define a new type of graph symmetry and use it to define a winning strategy for Adversary. Finally, we give tight upper and lower bounds for Agents' time-to-win on several infinite families of graphs.

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