論文の概要: Understanding Sample Generation Strategies for Learning Heuristic Functions in Classical Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13316v2
• Date: Thu, 30 Nov 2023 17:20:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 20:57:40.911349
• Title: Understanding Sample Generation Strategies for Learning Heuristic Functions in Classical Planning
• Title（参考訳）: 古典計画におけるヒューリスティック関数学習のためのサンプル生成戦略の理解
• Authors: R. V. Bettker, P. P. Minini, A. G. Pereira, M. Ritt
• Abstract要約: 本研究では,従来の計画課題において,コスト・ツー・ゴールの推定値で表されるサンプルに基づいて,ネットワークを用いた優れた機能学習の課題について検討する。 我々の主なゴールは、グリージーな最優先のニューラルサーチアルゴリズムの性能に対するサンプル生成戦略の影響をよりよく理解することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of learning good heuristic functions for classical planning tasks with neural networks based on samples represented by states with their cost-to-goal estimates. The heuristic function is learned for a state space and goal condition with the number of samples limited to a fraction of the size of the state space, and must generalize well for all states of the state space with the same goal condition. Our main goal is to better understand the influence of sample generation strategies on the performance of a greedy best-first heuristic search (GBFS) guided by a learned heuristic function. In a set of controlled experiments, we find that two main factors determine the quality of the learned heuristic: which states are included in the sample set and the quality of the cost-to-goal estimates. These two factors are dependent: having perfect cost-to-goal estimates is insufficient if the samples are not well distributed across the state space. We also study other effects, such as adding samples with high-value estimates. Based on our findings, we propose practical strategies to improve the quality of learned heuristics: three strategies that aim to generate more representative states and two strategies that improve the cost-to-goal estimates. Our practical strategies almost double the mean coverage of a GBFS algorithm guided by a learned heuristic.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ニューラルネットワークを用いた古典的計画課題における良質なヒューリスティック関数の学習の問題点について,そのコスト対ゴール推定値に基づくサンプルに基づいて検討する。 ヒューリスティック関数は状態空間とゴール条件に対して学習され、サンプルの数は状態空間のサイズのごく一部に制限され、同じゴール条件を持つ状態空間の全ての状態に対してうまく一般化されなければならない。 我々の主な目標は,学習したヒューリスティック関数に導かれた欲望のベストファーストヒューリスティック検索(gbfs)の性能に及ぼすサンプル生成戦略の影響をより深く理解することである。 制御された実験のセットでは、学習されたヒューリスティックの質を決定する2つの主要な要因が示されている: サンプルセットに含まれる状態とコストからゴールへの見積もりの品質である。 完全なコスト・ツー・ゴール推定を持つことは、サンプルが状態空間に分散していない場合、不十分である。 また,高値推定値のサンプルの追加など,他の効果についても検討する。 本研究は,学習ヒューリスティックスの品質向上のための実践的戦略として,より代表的な状態を生成するための3つの戦略と,コスト・ツー・ゴール推定を改善する2つの戦略を提案する。 我々の実践戦略は、学習ヒューリスティックによって導かれるGBFSアルゴリズムの平均カバレッジをほぼ2倍にします。

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