Spieltheorie als Entscheidungswerkzeug für patrouillierende Roboter
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- Kristina Holzmann
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1 Spieltheorie als Entscheidungswerkzeug für patrouillierende Roboter Seminarvortrag Tobias Schmidt Betreuer: Dipl.-Inf. Alexopoulos Lehrstuhl für Automation
2 Motivation Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 2
3 Problemstellung Gegeben: Umgebungsbeschreibung Aufgabenbeschreibung Bewegungseigenschaften Informationsstruktur Gesucht für patrouillierende Roboter: Umfassendes Modell mit Berücksichtigung der Gegner Effiziente Patrouillierungsstrategie Lösungsansatz: Spieltheoretische Problembeschreibung Spieltheorie als Entscheidungswerkzeug für optimale Strategie Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 3
4 Stand der Technik Patrouillierende Roboter 1. Suche von Eindringlingen 2. Bewachung von Objekten Spieltheorie als Werkzeug zur (optimalen) Wegplanung Optimierungsprobleme Spiel in Normalform Spiel in extensiver Form Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 4
5 Ziele Spieltheoretische Grundlagen vermitteln Modell von Amigoni et al. formalisieren Erkenntnisse und Ergebnisse zusammenfassen Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 5
6 Spieltheorie Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 6
7 Was ist Spieltheorie? Analyse strategischer Entscheidungssituationen Ergebnis hängt von Entscheidungen anderer ab Jeder kennt diese Abhängigkeit Jeder berücksichtigt diese Abhängigkeit Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 7
8 Spiele in Normalform Konfliktsituationen mit wenig formalen Konzepten Konzept der Strategie und Auszahlung entscheidend Komponenten eines Normalformspiels: Anzahl Spieler Spielregeln Strategien jedes Spielers Auszahlungsfunktion für jede Strategiekombination Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 8
9 Spiele in Normalform Beispiel Gefangenendilemma Zwei Tatverdächtige Getrennte Vernehmung Nachweis geringerer Vergehen Beide können wählen: Ich sage nichts! Ich gestehe und belaste den anderen ebenfalls! Je nach Wahlkombination unterschiedliche Haftstrafen Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 9
10 Spiele in Normalform Beispiel Gefangenendilemma Anzahl der Spieler: zwei Spielregeln: Keine Absprache möglich Strategien: Beide können schweigen oder gestehen Informationsstruktur: Beide Spieler kennen beide Strategiemengen Beide Spieler kennen alle Auszahlungen Beide Spieler wissen, dass obiges bekannt ist Kein Spieler kennt gespielte Strategie des anderen Auszahlungen: Beide schweigen: 2 Einer gesteht und einer schweigt: 3 & 0 Beide gestehen: 1 Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 10
11 Spiele in Normalform Beispiel Gefangenendilemma Anzahl der Spieler: zwei Spielregeln: Keine Absprache möglich Strategien: Beide können schweigen oder gestehen Informationsstruktur: Beide Spieler kennen beide Strategiemengen Beide Spieler kennen alle Auszahlungen Beide Spieler wissen, dass obiges bekannt ist Kein Spieler kennt gespielte Strategie des anderen Auszahlungen: Spieler 1 schweigen Spieler 2 gestehen schweigen 2, 2 0, 3 gestehen 3, 0 1, 1 Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 11
12 Nullsummenspiele Summe aller Auszahlungen einer Konfiguration gleich Null Einsatz bei Verfolgerspielen: Ziel Verfolgter: Abstand maximieren Ziel Verfolger: Abstand minimieren Beispielmatrix: Spieler 2 σ 21 σ 22 Spieler 1 σ 11 2, -2 0, 0 σ 12-3, 3 1, -1 Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 12
13 Gemischte Strategien Wahrscheinlichkeitsverteilungen über Strategiemengen Nutzen berücksichtigt diese Wahrscheinlichkeiten u i = H σ i, σ k qk Beispiel: q σ11 = 0, 3 und q σ12 = 1 q σ11 = 0, 7 q σ21 = 0,6 und q σ22 = 1 q σ11 = 0, 4 Spieler 2 σ 21 (0,6) σ 22 (0,4) σ 11 (0,3) 2, -2 0, 0 Spieler 1 σ 12 (0,7) -3, 3 1, -1 1,2-1,4 1,5-0,7 Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 13
14 Lösungsansatz Nash-Gleichgewicht Entscheidungsfrage: Welche Strategie bringt mir beste Auszahlung? Beste Antwort Strategiekonfigurationen mit bester Antwort für jeden Kein Anreiz zur Abweichung aller Spieler Gleichgewicht Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 14
15 Lösungsansatz Nash-Gleichgewicht Beispiel Gefangenendilemma Spieler 1: gestehen immer besser als schweigen! Spieler 2: gestehen immer besser als schweigen! Nash-Gleichgewicht: gestehen & gestehen Spieler 2 schweigen gestehen Spieler 1 schweigen 2, 2 0, 3 gestehen 3, 0 1, 1 Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 15
16 Lösungsansatz Maximin-Lösung Entscheidungsfragen: Welche Auszahlung erhalte ich worst-case? Bei welcher Strategie ist diese worst-case-auszahlung am größten? Beispiel: Spieler 2 Spieler 1 2, -2 0, 0-3, 3 1, -1 Konfiguration σ 11, σ 22 ist die Maximin-Lösung Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 16
17 Spiele in extensiver Form Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 17
18 Spiele in extensiver Form Beschreibung erweitert Normalformspiel Fügt explizit Zugfolge und Historieninformation hinzu Darstellung als Spielbaum Zyklusfrei Zusammenhängend Eindeutiger Wurzelknoten Knoten: Entscheidungssituationen (Informationsbezirke) Kanten: Aktionsmöglichkeiten (Strategien) Blätter: Auszahlungen Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 18
19 Informationsstruktur Definiert Informationsmenge der Spieler Perfekte Information Aktionshistorie aller Mitspieler ist jedem bekannt Aktueller Aktionsknoten für Spieler eindeutig Vollständige Information Jeder kennt alle Eigenschaften der Mitspieler Imperfekte Information Ein Mitspieler kann andere Aktionen nicht beobachten Aktueller Aktionsknoten für Spieler nicht eindeutig Unvollständige Information Mindestens ein Spieler hat private Eigenschaften Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 19
20 Spiele in extensiver Form Beispiel Markteintrittsspiel Ein Unternehmen ist Monopolist Zweites Unternehmen möchte in Markt eintreten Unternehmen 2 hat Wahl: In Markt expandieren Nicht in Markt expandieren Bei Eintritt hat Unternehmen 1 die Wahl: Preiskampf betreiben Konkurrent akzeptieren Je nach Wahl unterschiedliche Gewinne Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 20
21 Spiele in extensiver Form Beispiel Markteintrittsspiel Anzahl der Spieler: Zwei (P 1 und P 2 ) Zugfolge: Abwechselnd; P 2 zieht zuerst Spielregeln: Keine Absprachen möglich Jeder zieht höchstens ein Mal Informationsstruktur: Beide Aktionsmengen sind beiden bekannt Alle Auszahlungen sind allen bekannt P 1 kann die Aktion von P 2 beobachten; P 2 weiß das Aktionen/Strategien: P 1 : akzeptieren oder kämpfen P 2 : expandieren oder nicht expandieren Auszahlungen und Entscheidungspfade: Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 21
22 Lösungsansatz Transformation zu Normalformspielen Induzierte Normalform Reine Strategien setzen Strategiemenge Auszahlungen = Blätter der Strategiekombination in Graph-Pfaden Beispiel: P 2 P 1 expandieren nicht expandieren akzeptieren 1, 2 2, 1 kämpfen 0, 0 2, 1 Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 22
23 Lösungsansatz Transformation zu Normalformspielen Beispiel: P 2 P 1 expandieren nicht expandieren akzeptieren 1, 2 2, 1 kämpfen 0, 0 2, 1 Unglaubwürdige Drohungen Nash-Gleichgewicht beruht auf undefinierter Kombination Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 23
24 Lösungsansatz Rückwärtsinduktion Rekursive Lösung Knoten mit Gleichgewichten in Teilbäumen ersetzen Beispiel: Lösungspfad: P 2 : expandieren P 1 : akzeptieren (1, 2) Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 24
25 Spieltheorie bei patrouillierenden Robotern Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 25
26 Spieltheorie bei patrouillierenden Robotern Amigoni et al.: A Game-Theoretic Approach to Determining Efficient Patrolling Strategies for Mobile Robots (2008) Annahmen: Zeitdiskretisierung durch Runden n zu patrouillierende Orte Direkte Verbindung zwischen allen Orten Eindringling nur an einem Ort gleichzeitig erkennbar Unterschiedliche Eindringlingsarten Umgebungsänderung während Spiel möglich Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 26
27 Spieldefinition nach Amigoni et al. Spieleranzahl: Zwei (patrouillierender Roboter r, eindringender Roboter b) Zugfolge: Gleichzeitige Wahl der Aktion zu Rundenbeginn Aktionen/Strategien: r wählt Ort zum Patrouillieren b wählt, ob er... r beobachtet (und nicht eindringt) zu Ort eindringt (und r nicht beobachtet) Informationsstruktur: r kennt alle Eigenschaften aller Typen r kennt Historie von b nicht r bemerkt Umgebungsänderungen b kennt ggf. Historie von r Spielregeln: Keine Kommunikation b braucht Anzahl Runden zum Eindringen b darf ein Mal zu Ort eindringen r kann b nur beobachten, wenn beide am selben Ort r einen von b betretenen Ort patrouilliert Spielende, wenn b gefasst wird b den Ort erreicht hat Auszahlungen: Unterschiedliche Ort-Werte für r und b Bei Erfassung zusätzliche Auszahlungen für r und b r hat Bewegungskosten Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 27
28 Ansatz von Amigoni et al. Extensivform-Spiel in Slices eingeteilt Slices entsprechen einer Runde Slice ist Normalformspiel mit zwei Spielern Alle Slices haben selbe Struktur Nur Auszahlungen unterschiedlich Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 28
29 Ansatz von Amigoni et al. Optimierungsproblem Unendliche Baumtiefe Approximative Lösungssuche mit mathematischen Formulierungen 1. Multi-linear Programming (multi-lp) 2. Mixed Integer Linear Programming (MILP) Algorithmen liefern Wahrscheinlichkeitsmenge für Patrouillierungsentscheidungen Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 30
30 Ergebnisse von Amigoni et al. Evaluierung des Ansatzes 1. Laufzeit der Berechnung 2. Performanz der Patrouillierungsstrategie a. Abdeckung der Orte b. Unvorhersehbarkeit c. Nutzen in einem Slice bei unterschiedlicher Umgebung 3. Umgang mit Umgebungsänderung Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 31
31 Laufzeit der Berechnung multi-lp skaliert besser bei mehr Orten MILP skaliert besser bei mehr Eindringlingstypen Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 32
32 Performanz der Patrouillierungsstrategie Vergleich multi-lp mit: a) p = 1/n b) p ~ v r C c) p = rand() Nutzen höher, andere Kriterien akzeptabel Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 33
33 Umgang mit Umgebungsänderung Lineare Umgebung mit 3 Orten Nach 100 Runden Kosten erhöht Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 34
34 Zusammenfassung Spieltheoretische Grundlagen Normal- und Extensivformspiele Gleichgewichte Nash-Gleichgewicht Maximin-Lösung Rückwärtsinduktion Informationsstrukturen Ansatz zur Bestimmung einer Patrouillierungsstrategie Spiel in extensiver Form in Slices einteilen Slice als Spiel in Normalform betrachten Wiederholte Optimierung einzelner Slices löst approximativ Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 35
35 Fazit Interessanter Lösungsansatz Effizienz des Ansatzes berücksichtigt nicht Berechnungsdauer Vergleich der Laufzeiten der Methoden wäre interessant Test des Modells auf realen Robotern Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 36
36 Fazit Interessanter Lösungsansatz Effizienz des Ansatzes berücksichtigt nicht Berechnungsdauer Vergleich der Laufzeiten der Methoden wäre interessant Test des Modells auf realen Robotern Vielen Dank Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 37
37 Referenzen von Vortrag und Paper (1) F. Amigoni, N. Gatti, und A. Ippedico, A Game-Theoretic Approach to Determining Efficient Patrolling Strategies for Mobile Robots, in Proceedings of the 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology - Volume 02, Serie WI-IAT 08. Washington, DC, USA: IEEE Computer Society, 2008, S [Online]. (2) S. K. Berninghaus, K.-M. Ehrhart, W. Güth, S. K. Berninghaus, K.-M. Ehrhart, und W. Güth, Strategische Spiele, Serie Springer-Lehrbuch. Springer Berlin Heidelberg, [Online]. (3) M. J. Osborne, Introduction to Game Theory: International Edition. Oxford University Press, (4) D. Fudenberg und J. Tirole, Game Theory. Cambridge, MA: MIT Press, (5) A. Wellenreuther, Spieltheorie, Vorlesungsskript, (6) V. Conitzer und T. Sandholm, Computing the optimal strategy to commit to, in Proceedings of the 7th ACM conference on Electronic commerce, Serie EC 06. New York, NY, USA: ACM, 2006, S [Online]. (7) P. Paruchuri, J. P. Pearce, M. Tambe, F. Ordonez, und S. Kraus, An efficient heuristic approach for security against multiple adversaries, in Proceedings of the 6th international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems, Serie AAMAS 07. New York, NY, USA: ACM, 2007, S. 181:1 181:8. [Online]. (8) P. Paruchuri, J. P. Pearce, J. Marecki, M. Tambe, F. Ordonez, und S. Kraus, Playing games for security: an efficient exact algorithm for solving Bayesian Stackelberg games, in Proceedings of the 7th international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems - Volume 2, Serie AAMAS 08. Richland, SC: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2008, S [Online]. (9) R. Bellman, Dynamic Programming. Princeton, New Jersey: Princeton University Press, Tobias Schmidt / Seminarvortrag Advanced Seminar 38
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