論文の概要: E-PDDL: A Standardized Way of Defining Epistemic Planning Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08739v1
- Date: Mon, 19 Jul 2021 10:20:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-20 22:30:19.891212
- Title: E-PDDL: A Standardized Way of Defining Epistemic Planning Problems
- Title（参考訳）: E-PDDL: 疫学計画問題の標準化方法
- Authors: Francesco Fabiano, Biplav Srivastava, Jonathan Lenchner, Lior Horesh,
Francesca Rossi, Marianna Bergamaschi Ganapini
- Abstract要約: エピステミック・プランニング(EP: Epistemic Planning)とは、知識状態の空間においてエージェントが原因となる自動的な計画環境を指す。
本稿では,EP問題を特定する統一的な手法として,疫学計画ドメイン言語(EPDDL)を提案する。
本稿では,e-PDDLを主要なMEPプランナによってサポートでき,複数のプランナが処理できるMEP問題にMEP問題を変換する対応するコードを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.381221864778976
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Epistemic Planning (EP) refers to an automated planning setting where the
agent reasons in the space of knowledge states and tries to find a plan to
reach a desirable state from the current state. Its general form, the
Multi-agent Epistemic Planning (MEP) problem involves multiple agents who need
to reason about both the state of the world and the information flow between
agents. In a MEP problem, multiple approaches have been developed recently with
varying restrictions, such as considering only the concept of knowledge while
not allowing the idea of belief, or not allowing for ``complex" modal operators
such as those needed to handle dynamic common knowledge. While the diversity of
approaches has led to a deeper understanding of the problem space, the lack of
a standardized way to specify MEP problems independently of solution approaches
has created difficulties in comparing performance of planners, identifying
promising techniques, exploring new strategies like ensemble methods, and
making it easy for new researchers to contribute to this research area. To
address the situation, we propose a unified way of specifying EP problems - the
Epistemic Planning Domain Definition Language, E-PDDL. We show that E-PPDL can
be supported by leading MEP planners and provide corresponding parser code that
translates EP problems specified in E-PDDL into (M)EP problems that can be
handled by several planners. This work is also useful in building more general
epistemic planning environments where we envision a meta-cognitive module that
takes a planning problem in E-PDDL, identifies and assesses some of its
features, and autonomously decides which planner is the best one to solve it.
- Abstract（参考訳）: 認識計画(ep: epistemic planning)とは、エージェントが知識状態の領域で判断し、現在の状態から望ましい状態に到達する計画を見つけようとする自動計画設定を指す。
その一般的な形態であるMEP(Multi-agent Epistemic Planning)問題には、世界の状態とエージェント間の情報フローの両方を推論する必要がある複数のエージェントが含まれる。
MEP問題では、信念の考えを許さずに知識の概念のみを考えることや、動的共通知識を扱うために必要な「複雑な」モーダル作用素を許さないことなど、様々な制約を伴って複数のアプローチが近年開発されている。
アプローチの多様性は問題空間のより深い理解につながったが、ソリューションアプローチとは独立してmep問題を特定するための標準化された方法の欠如は、プランナーのパフォーマンスの比較、有望なテクニックの特定、アンサンブル法のような新しい戦略の探求、研究領域への新規研究者の貢献の容易化といった困難を生み出した。
本稿では,EP問題を特定する統一的な手法として,疫学計画ドメイン定義言語(E-PDDL)を提案する。
本稿では,E-PPDLを主要なMEPプランナによってサポートできることを示し,E-PDDLで指定されたEP問題を複数のプランナが処理可能な(M)EP問題に変換するパーサコードを提供する。
この研究は、E-PDDLの計画問題に対処するメタ認知モジュールを構想し、その特徴のいくつかを特定し評価し、どのプランナーがそれを解決するのに最適かを自律的に決定する、より一般的な疫学的計画環境の構築にも有用である。
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