Fugu-MT 論文翻訳(概要): Computing Programs for Generalized Planning as Heuristic Search

論文の概要: Computing Programs for Generalized Planning as Heuristic Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06259v1
Date: Thu, 12 May 2022 17:57:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-05-13 13:45:04.357754
Title: Computing Programs for Generalized Planning as Heuristic Search
Title（参考訳）: ヒューリスティック検索としての汎用計画計算プログラム
Authors: Javier Segovia-Aguas, Sergio Jim\'enez, Anders Jonsson
Abstract要約: 本稿では,一般計画(GP)の特質に探索パラダイムとしての計画を適用する。 GPのためのBFGPアルゴリズムは,プログラムベースの解空間において最良優先探索を実装している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.850101961203748
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). 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 program-based solution space for GP that is independent of the number of planning instances in a GP problem, and the size of these instances. Second, the paper defines the BFGP algorithm for GP, that implements a best-first search in our program-based solution space, and that is guided by different evaluation and 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。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GPのためのプログラムベースのソリューション空間を定義する。第2に,プログラムベースの解空間において最優先探索を実装し,異なる評価とヒューリスティック関数によって導かれるgpのbfgpアルゴリズムを定義する。

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