論文の概要: Learning Operators with Ignore Effects for Bilevel Planning in Continuous Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07737v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 13:12:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:11:11.298481
• Title: Learning Operators with Ignore Effects for Bilevel Planning in Continuous Domains
• Title（参考訳）: 連続領域における2レベル計画のための無視効果を持つ学習演算子
• Authors: Nishanth Kumar, Willie McClinton, Rohan Chitnis, Tom Silver, Tom\'as Lozano-P\'erez, Leslie Pack Kaelbling
• Abstract要約: 既存のアプローチは、アクションが多くの述語を変える傾向にある環境では不十分であることを示す。 このアプローチを動機づける主要なアイデアは、述語における観察されたすべての変化をモデル化することは不要である、ということです。 提案手法は,6つのハイブリッドロボット領域にまたがる効果を無視する演算子を学習できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.307846585210385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bilevel planning, in which a high-level search over an abstraction of an environment is used to guide low-level decision making, is an effective approach to solving long-horizon tasks in continuous state and action spaces. Recent work has shown that action abstractions that enable such bilevel planning can be learned in the form of symbolic operators and neural samplers given symbolic predicates and demonstrations that achieve known goals. In this work, we show that existing approaches fall short in environments where actions tend to cause a large number of predicates to change. To address this issue, we propose to learn operators with ignore effects. The key idea motivating our approach is that modeling every observed change in the predicates is unnecessary; the only changes that need be modeled are those that are necessary for high-level search to achieve the specified goal. Experimentally, we show that our approach is able to learn operators with ignore effects across six hybrid robotic domains that enable an agent to solve novel variations of a task, with different initial states, goals, and numbers of objects, significantly more efficiently than several baselines.
• Abstract（参考訳）: 環境の抽象化をハイレベルに探索して低レベルの意思決定を導く二段階計画は、連続状態や行動空間における長期的タスクの解決に有効な手法である。 近年の研究では、そのような二段階計画を可能にする行動抽象化が、既知の目標を達成する象徴的な述語や実証を与えられた記号演算子やニューラルサンプリングの形で学習できることが示されている。 本研究では,行動が多くの述語の変化を引き起こす環境において,既存のアプローチが不足していることを示す。 この問題に対処するために,無視効果を持つ演算子を学習することを提案する。 我々のアプローチを動機づける重要なアイデアは、述語におけるすべての観測された変化をモデル化することは不要であり、モデル化される唯一の変更は、指定された目標を達成するために高レベルの探索を必要とするものである。 実験により,提案手法は6つのハイブリッドロボットドメインにまたがる無視効果を持つオペレーターを学習できることを示し,エージェントが異なる初期状態,目標,対象数の異なるタスクの新たなバリエーションを,複数のベースラインよりも有意に効率的に解くことができることを示した。

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