論文の概要: Planning with Incomplete Information in Quantified Answer Set Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06405v1
• Date: Fri, 13 Aug 2021 21:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 15:17:43.493212
• Title: Planning with Incomplete Information in Quantified Answer Set Programming
• Title（参考訳）: 数量化解集合プログラミングにおける不完全情報を用いた計画
• Authors: Jorge Fandinno (2 and 3), Fran\c{c}ois Laferri\`ere (3), Javier Romero (3), Torsten Schaub (3) and Tran Cao Son (1) ((1) New Mexico State University, USA, (2) Omaha State University, USA, (3) University of Potsdam, Germany)
• Abstract要約: ASP(Answer Set Programming)における不完全な情報を用いた計画手法を提案する。 論理プログラムが状態間の遷移関数を記述する単純な形式主義を用いて計画問題を表現している。 本稿では、量子化された論理プログラムをQBFに変換し、QBFソルバを実行する翻訳ベースのQASPソルバを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3501640559999886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a general approach to planning with incomplete information in Answer Set Programming (ASP). More precisely, we consider the problems of conformant and conditional planning with sensing actions and assumptions. We represent planning problems using a simple formalism where logic programs describe the transition function between states, the initial states and the goal states. For solving planning problems, we use Quantified Answer Set Programming (QASP), an extension of ASP with existential and universal quantifiers over atoms that is analogous to Quantified Boolean Formulas (QBFs). We define the language of quantified logic programs and use it to represent the solutions to different variants of conformant and conditional planning. On the practical side, we present a translation-based QASP solver that converts quantified logic programs into QBFs and then executes a QBF solver, and we evaluate experimentally the approach on conformant and conditional planning benchmarks. Under consideration for acceptance in TPLP.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,解集合プログラミング(asp)における不完全情報を用いた計画手法を提案する。 より正確には、感覚行動と仮定を伴う適合性と条件付き計画の問題を考える。 我々は,論理プログラムが状態,初期状態,目標状態間の遷移関数を記述する単純な形式を用いて計画問題を表現する。 計画問題の解決には、QBF(Quantified Boolean Formulas)に類似した原子上の存在量化器と普遍量化器を備えたASPの拡張であるQuantified Answer Set Programming(QASP)を用いる。 我々は、量化論理プログラムの言語を定義し、それを用いて、共形および条件付き計画の異なる変種に対するソリューションを表現する。 実用面では、量子化論理プログラムをQBFに変換してQBFソルバを実行する翻訳ベースのQASPソルバを提案し、適合性および条件付き計画ベンチマークに対するアプローチを実験的に評価する。 TPLPの受容についての検討

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