論文の概要: Multiple Plans are Better than One: Diverse Stochastic Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15485v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 07:29:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-17 17:00:50.888403
• Title: Multiple Plans are Better than One: Diverse Stochastic Planning
• Title（参考訳）: 複数の計画の方が1より優れている: 異種確率計画
• Authors: Mahsa Ghasemi, Evan Scope Crafts, Bo Zhao, Ufuk Topcu
• Abstract要約: 計画上の問題では、望ましい仕様を完全にモデル化することはしばしば困難です。 特に、人間とロボットの相互作用において、そのような困難は、プライベートまたはモデルに複雑である人間の好みによって生じる可能性がある。 我々は、最適に近い代表行動の集合を生成することを目的とした、多種多様な計画と呼ばれる問題を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.887796946596243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In planning problems, it is often challenging to fully model the desired specifications. In particular, in human-robot interaction, such difficulty may arise due to human's preferences that are either private or complex to model. Consequently, the resulting objective function can only partially capture the specifications and optimizing that may lead to poor performance with respect to the true specifications. Motivated by this challenge, we formulate a problem, called diverse stochastic planning, that aims to generate a set of representative -- small and diverse -- behaviors that are near-optimal with respect to the known objective. In particular, the problem aims to compute a set of diverse and near-optimal policies for systems modeled by a Markov decision process. We cast the problem as a constrained nonlinear optimization for which we propose a solution relying on the Frank-Wolfe method. We then prove that the proposed solution converges to a stationary point and demonstrate its efficacy in several planning problems.
• Abstract（参考訳）: 計画の問題では、望ましい仕様を完全にモデル化することがしばしば困難である。 特に、人間とロボットの相互作用において、そのような困難は人間の好みによって生じる可能性がある。 その結果、結果として得られた目的関数は、仕様を部分的にキャプチャし、真の仕様に関して性能が低下する可能性のある最適化のみを行えます。 この課題に動機づけられた我々は、既知の目的に関してほぼ最適である一連の代表的行動を生成することを目的とした、多様な確率計画と呼ばれる問題を定式化します。 特に、この問題はマルコフ決定プロセスによってモデル化されたシステムの多様でほぼ最適のポリシーの集合を計算することを目的としている。 この問題を制約付き非線形最適化として,フランク=ウルフ法に依存する解を提案する。 次に,提案手法が定常点に収束し,いくつかの計画問題において有効性を示す。

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