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Computing Optimal Strategies for Markov Decision Processes with Parity and Positive-Average Conditions
Hugo Gimbert 1, Youssouf Oualhadj 1, Soumya Paul 2
(24/01/2011)

We study Markov decision processes (one-player stochastic games) equipped with parity and positive-average conditions. In these games, the goal of the player is to maximize the probability that both the parity and the positive-average conditions are fulfilled. We show that the values of these games are computable. We also show that optimal strategies exist, require only finite memory and can be effectively computed.
1 :  Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI)
CNRS : UMR5800 – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I – École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB) – Université Victor Segalen - Bordeaux II
2 :  Institute of Mathematical Sciences [India] (IMSc)
Institute of Mathematical Sciences
Informatique/Informatique et théorie des jeux
Quantitative analysis – Parity games – Markov decision processes
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Gimbert_Oualhadj_Paul_MDPs_parity_positiveaverage.pdf(281.8 KB)

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