論文の概要: Learning First-Order Representations for Planning from Black-Box States: New Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10830v1
• Date: Sun, 23 May 2021 00:08:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 15:19:27.394427
• Title: Learning First-Order Representations for Planning from Black-Box States: New Results
• Title（参考訳）: ブラックボックス状態から計画のための一階表現を学ぶ:新しい結果
• Authors: Ivan D. Rodriguez, Blai Bonet, Javier Romero, Hector Geffner
• Abstract要約: ボーントとゲフナーは、計画領域に対する一階表現は状態空間の構造から学ぶことができることを示した。 ボネットとゲフナーによって導入された領域は、新しいアプローチでより効率的に解けることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.071885778609747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently Bonet and Geffner have shown that first-order representations for planning domains can be learned from the structure of the state space without any prior knowledge about the action schemas or domain predicates. For this, the learning problem is formulated as the search for a simplest first-order domain description D that along with information about instances I_i (number of objects and initial state) determine state space graphs G(P_i) that match the observed state graphs G_i where P_i = (D, I_i). The search is cast and solved approximately by means of a SAT solver that is called over a large family of propositional theories that differ just in the parameters encoding the possible number of action schemas and domain predicates, their arities, and the number of objects. In this work, we push the limits of these learners by moving to an answer set programming (ASP) encoding using the CLINGO system. The new encodings are more transparent and concise, extending the range of possible models while facilitating their exploration. We show that the domains introduced by Bonet and Geffner can be solved more efficiently in the new approach, often optimally, and furthermore, that the approach can be easily extended to handle partial information about the state graphs as well as noise that prevents some states from being distinguished.
• Abstract（参考訳）: 最近、boint氏とgeffner氏は、計画ドメインのための一階表現は、アクションスキーマやドメイン述語について事前の知識なしに、状態空間の構造から学べることを示した。 このために、学習問題は、インスタンスi_i(オブジェクト数と初期状態)に関する情報と共に、観察された状態グラフg_iと一致する状態空間グラフg(p_i)を決定する最も単純な一階のドメイン記述dの探索として定式化される。 探索は、可能なアクションスキーマとドメイン述語の数、それらのアーティリティ、およびオブジェクトの数を符号化するパラメータだけが異なる命題理論の大規模なファミリー上で呼び出されるsatソルバによって、ほぼキャストされ、解決される。 本研究では,これらの学習者の限界を,ClingOシステムを用いた解集合プログラミング(ASP)エンコーディングに移行することによって押し上げる。 新しいエンコーディングはより透明で簡潔で、可能なモデルの範囲を広げつつ、探索を容易にする。 ボネットとゲフナーによって導入された領域は、新しいアプローチでより効率的に解くことができ、さらに、状態グラフに関する部分的な情報や、いくつかの状態の区別を妨げるノイズを扱うために容易に拡張できることを示した。

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