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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13316v3
• Date: Mon, 3 Jun 2024 01:24:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 23:45:37.339125
• 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,従来の計画課題のよい関数を学習する問題について検討する。 我々の主なゴールは、学習機能によって誘導される欲求最優先ニューラルサーチ(GBFS)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: the algorithm used to generate the sample set and how close the sample estimates to the perfect cost-to-goal are. 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 result in a learned heuristic that, when guiding a GBFS algorithm, increases by more than 30% the mean coverage compared to a baseline learned heuristic.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,従来の計画課題に対するニューラルネットワークを用いた優れたヒューリスティック関数の学習課題について,コスト・ツー・ゴール推定値で表される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。 本研究の目的は,サンプル生成戦略が学習ヒューリスティック関数によって誘導される欲求最優先ヒューリスティックサーチ(GBFS)の性能に与える影響をよりよく理解することである。 制御された実験のセットにおいて、2つの主要な要因が学習されたヒューリスティックの質を決定することを発見した。 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、GBFSアルゴリズムを導くと、ベースラインの学習ヒューリスティックに比べて平均カバレッジが30%以上増加するという学習ヒューリスティックをもたらす。

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