論文の概要: Generalized Planning as Heuristic Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14434v1
- Date: Fri, 26 Mar 2021 12:35:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-29 12:49:13.168124
- Title: Generalized Planning as Heuristic Search
- Title（参考訳）: ヒューリスティック検索としての一般計画
- Authors: Javier Segovia-Aguas, Sergio Jim\'enez and Anders Jonsson
- Abstract要約: 本稿では,計画を探索パラダイムとして一般化計画(gp)の特質に適用する。
本稿では,GP問題における計画インスタンスの数と,これらのインスタンスのサイズに依存しない,新しいGPソリューション空間を定義する。
最後に,BFGP(Best-First Generalized Planning)と呼ばれるGPアルゴリズムを定義し,評価・ヒューリスティック関数によって導かれる解空間において,ベストファーストな探索を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.160708336715489
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although heuristic search is one of the most successful approaches to
classical planning, this planning paradigm does not apply straightforwardly to
Generalized Planning (GP). Planning as heuristic search traditionally addresses
the computation of sequential plans by searching in a grounded state-space. On
the other hand GP aims at computing algorithm-like plans, that can branch and
loop, and that generalize to a (possibly infinite) set of classical planning
instances. This paper adapts the planning as heuristic search paradigm to the
particularities of GP, and presents the first native heuristic search approach
to GP. First, the paper defines a novel GP solution space that is independent
of the number of planning instances in a GP problem, and the size of these
instances. Second, the paper defines different evaluation and heuristic
functions for guiding a combinatorial search in our GP solution space. Lastly
the paper defines a GP algorithm, called Best-First Generalized Planning
(BFGP), that implements a best-first search in the solution space guided by our
evaluation/heuristic functions.
- Abstract（参考訳）: ヒューリスティック探索は古典計画における最も成功した手法の1つであるが、この計画パラダイムは一般化計画(GP)に直接適用されない。
ヒューリスティック探索としての計画は、伝統的に接地された状態空間を探索することで逐次計画の計算に対処する。
一方、GPは、分岐とループが可能で、古典的な計画インスタンスの(おそらく無限の)集合に一般化できるアルゴリズムのような計画を計算することを目指している。
本稿では,計画をヒューリスティック探索パラダイムとしてgpの特異性に適用し,gpに対する最初のネイティブヒューリスティック探索手法を提案する。
まず、GP問題における計画インスタンスの数と、これらのインスタンスのサイズに依存しない新しいGPソリューション空間を定義する。
第2に,gp 解空間における組合せ探索を導くための異なる評価とヒューリスティック関数を定義した。
最後に,BFGP(Best-First Generalized Planning)と呼ばれるGPアルゴリズムを定義し,評価・ヒューリスティック関数によって導かれる解空間におけるベストファースト探索を実装した。
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