論文の概要: Scaling-up Generalized Planning as Heuristic Search with Landmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04850v1
• Date: Tue, 10 May 2022 12:42:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 18:48:21.338954
• Title: Scaling-up Generalized Planning as Heuristic Search with Landmarks
• Title（参考訳）: ランドマークによるヒューリスティック検索としての一般化計画のスケールアップ
• Authors: Javier Segovia-Aguas, Sergio Jim\'enez, Anders Jonsson and Laura Sebasti\'a
• Abstract要約: 一般化計画は通常、与えられたアルゴリズム的解の空間における探索として扱われる。 この種のソリューション評価は、計画インスタンスの表現において明示されていないどんなサブゴール情報も無視する。 GPのノード拡張は、古典的なプランニングインスタンスのバッチ全体にわたってすべての子ノードを評価する必要があるため、実行時のボトルネックである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.653976364051564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Landmarks are one of the most effective search heuristics for classical planning, but largely ignored in generalized planning. Generalized planning (GP) is usually addressed as a combinatorial search in a given space of algorithmic solutions, where candidate solutions are evaluated w.r.t.~the instances they solve. This type of solution evaluation ignores any sub-goal information that is not explicit in the representation of the planning instances, causing plateaus in the space of candidate generalized plans. Furthermore, node expansion in GP is a run-time bottleneck since it requires evaluating every child node over the entire batch of classical planning instances in a GP problem. In this paper we define a landmark counting heuristic for GP (that considers sub-goal information that is not explicitly represented in the planning instances), and a novel heuristic search algorithm for GP (that we call PGP) and that progressively processes subsets of the planning instances of a GP problem. Our two orthogonal contributions are analyzed in an ablation study, showing that both improve the state-of-the-art in GP as heuristic search, and that both benefit from each other when used in combination.
• Abstract（参考訳）: ランドマークは古典的計画において最も効果的な探索ヒューリスティックの一つであるが、一般的な計画では無視されている。 一般計画 (GP) は通常、アルゴリズム解の所定の空間における組合せ探索として扱われ、候補解が w.r.t. で評価される。 このタイプのソリューション評価は、計画インスタンスの表現において明示されていない任意のサブゴール情報を無視し、候補一般化計画の空間にプラトーを引き起こす。 さらに、gpのノード拡張は、gp問題の古典的なプランニングインスタンスのバッチ全体を通して全ての子ノードを評価する必要があるため、実行時のボトルネックである。 本稿では,GP の目覚ましい数的ヒューリスティック (計画インスタンスに明示的に表されていない部分ゴール情報を考える) と,GP の新たなヒューリスティック検索アルゴリズム (PGP と呼ぶ) を定義し,GP 問題の計画インスタンスのサブセットを段階的に処理する。 この2つの直交的貢献はアブレーション研究で分析され、gpの最先端をヒューリスティック探索として改善し、両者が組み合わせて使うと互いに利益を得ることが示された。

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