論文の概要: Exploring Instance Generation for Automated Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10156v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 19:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:00:07.812799
• Title: Exploring Instance Generation for Automated Planning
• Title（参考訳）: 自動計画のためのインスタンス生成の探索
• Authors: \"Ozg\"ur Akg\"un, Nguyen Dang, Joan Espasa, Ian Miguel, Andr\'as Z. Salamon, Christopher Stone
• Abstract要約: 制約プログラミングと自動計画はこれらの分野の例である。 各解法の効率は、問題間だけでなく、同じ問題のインスタンス間でも異なる。 本稿では,Essenceを用いて計画上の問題記述全体をモデル化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6735240552964108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many of the core disciplines of artificial intelligence have sets of standard benchmark problems well known and widely used by the community when developing new algorithms. Constraint programming and automated planning are examples of these areas, where the behaviour of a new algorithm is measured by how it performs on these instances. Typically the efficiency of each solving method varies not only between problems, but also between instances of the same problem. Therefore, having a diverse set of instances is crucial to be able to effectively evaluate a new solving method. Current methods for automatic generation of instances for Constraint Programming problems start with a declarative model and search for instances with some desired attributes, such as hardness or size. We first explore the difficulties of adapting this approach to generate instances starting from problem specifications written in PDDL, the de-facto standard language of the automated planning community. We then propose a new approach where the whole planning problem description is modelled using Essence, an abstract modelling language that allows expressing high-level structures without committing to a particular low level representation in PDDL.
• Abstract（参考訳）: 人工知能のコア分野の多くは、新しいアルゴリズムを開発する際にコミュニティがよく知られ広く使用している標準ベンチマーク問題である。 制約プログラミングと自動計画はこれらの領域の例であり、新しいアルゴリズムの振る舞いは、これらのインスタンスでどのように機能するかによって測定される。 一般に、各解法の有効性は問題間だけでなく、同じ問題のインスタンス間でも変化する。 したがって、多様なインスタンスセットを持つことは、新しい解法を効果的に評価できることが不可欠である。 制約プログラミング問題に対するインスタンスの自動生成の現在の手法は、宣言型モデルから始まり、硬さやサイズなどいくつかの望ましい属性を持つインスタンスを検索する。 まず、自動計画コミュニティのデファクト標準言語であるPDDLで書かれた問題仕様から始まるインスタンスを生成するためにこのアプローチを適用することの難しさについて検討する。 次に,pddlの特定の低レベル表現にコミットすることなく高レベル構造を表現できる抽象モデル言語であるessenceを用いて,計画問題記述全体をモデル化する手法を提案する。

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