論文の概要: Synthesis from Satisficing and Temporal Goals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10464v1
• Date: Fri, 20 May 2022 23:46:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-05 20:42:16.131904
• Title: Synthesis from Satisficing and Temporal Goals
• Title（参考訳）: 満足感と時間的目標からの合成
• Authors: Suguman Bansal, Lydia Kavraki, Moshe Y. Vardi, Andrew Wells
• Abstract要約: 既存のアプローチでは、割引合成からの合成技術とDS報酬の最適化を組み合わせているが、音響アルゴリズムは得られていない。 合成と満足なDS報酬(しきい値を達成するリワード)を組み合わせた別のアプローチは、整数割引係数に対して健全で完備であるが、実際には分数割引係数が望まれる。 この研究は、DS報酬を分数割引係数で提示することから合成するための第1音素アルゴリズムへの既存の充足アプローチを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.14507575500482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reactive synthesis from high-level specifications that combine hard constraints expressed in Linear Temporal Logic LTL with soft constraints expressed by discounted-sum (DS) rewards has applications in planning and reinforcement learning. An existing approach combines techniques from LTL synthesis with optimization for the DS rewards but has failed to yield a sound algorithm. An alternative approach combining LTL synthesis with satisficing DS rewards (rewards that achieve a threshold) is sound and complete for integer discount factors, but, in practice, a fractional discount factor is desired. This work extends the existing satisficing approach, presenting the first sound algorithm for synthesis from LTL and DS rewards with fractional discount factors. The utility of our algorithm is demonstrated on robotic planning domains.
• Abstract（参考訳）: 線形時間論理LTLで表現されるハード制約とディスカウントサム(DS)報酬で表現されるソフト制約を組み合わせた高レベル仕様からの反応性合成は、計画と強化学習に応用できる。 既存のアプローチでは、LTL合成の技法とDS報酬の最適化を組み合わせているが、音響アルゴリズムは得られていない。 LTL合成と満足なDS報酬(しきい値を達成するリワード)を組み合わせた別のアプローチは、整数割引係数に対して健全で完備であるが、実際には分数割引係数が望まれる。 この研究は既存の満足度アプローチを拡張し、LTLとDSの報酬を分数割引係数で合成するための最初の音響アルゴリズムを提示する。 ロボット計画領域におけるアルゴリズムの有用性を実証する。

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