論文の概要: Position Paper: Online Modeling for Offline Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03356v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 14:48:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 14:20:27.340351
• Title: Position Paper: Online Modeling for Offline Planning
• Title（参考訳）: オフライン計画のためのオンラインモデリング
• Authors: Eyal Weiss and Gal A. Kaminka
• Abstract要約: AI計画研究の重要な部分はアクションモデルの表現である。 この分野の成熟にもかかわらず、AI計画技術は研究コミュニティの外ではめったに使われない。 これは、モデリングプロセスが計画プロセスの前に行われ、完了したと仮定されているためである、と我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8326418377665346
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The definition and representation of planning problems is at the heart of AI planning research. A key part is the representation of action models. Decades of advances improving declarative action model representations resulted in numerous theoretical advances, and capable, working, domain-independent planners. However, despite the maturity of the field, AI planning technology is still rarely used outside the research community, suggesting that current representations fail to capture real-world requirements, such as utilizing complex mathematical functions and models learned from data. We argue that this is because the modeling process is assumed to have taken place and completed prior to the planning process, i.e., offline modeling for offline planning. There are several challenges inherent to this approach, including: limited expressiveness of declarative modeling languages; early commitment to modeling choices and computation, that preclude using the most appropriate resolution for each action model -- which can only be known during planning; and difficulty in reliably using non-declarative, learned, models. We therefore suggest to change the AI planning process, such that is carries out online modeling in offline planning, i.e., the use of action models that are computed or even generated as part of the planning process, as they are accessed. This generalizes the existing approach (offline modeling). The proposed definition admits novel planning processes, and we suggest one concrete implementation, demonstrating the approach. We sketch initial results that were obtained as part of a first attempt to follow this approach by planning with action cost estimators. We conclude by discussing open challenges.
• Abstract（参考訳）: 計画問題の定義と表現は、AI計画研究の中心にある。 重要な部分はアクションモデルの表現である。 宣言的行動モデル表現を改善する進歩の年月は、多くの理論的進歩と、機能的で、ドメインに依存しないプランナーを生み出した。 しかし、この分野が成熟しているにもかかわらず、AI計画技術は研究コミュニティ以外では使われていないため、複雑な数学的機能やデータから学んだモデルなど、現在の表現が現実世界の要求を捉えていないことを示唆している。 これは、モデリングプロセスが計画プロセス、すなわちオフライン計画のためのオフラインモデリングの前に実行され、完了したと仮定されているためであると主張する。 宣言型モデリング言語の表現性に制限があること、選択と計算のモデリングへの早期のコミットメント、各アクションモデルに最も適した解決方法の使用を妨げていること、計画中にしか知られていないこと、非宣言型学習モデルの使用を確実にできないこと、などである。 そこで我々は、オフライン計画においてオンラインモデリングを行うような、AI計画プロセスを変更することを提案する。 これは既存のアプローチ(オフラインモデリング)を一般化する。 提案した定義は,新規な計画プロセスを認め,提案手法の具体的実装を提案する。 本研究は,行動コストを見積もる計画を立てる最初の試みとして得られた最初の成果をスケッチする。 オープンな課題を議論することで締めくくります。

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