論文の概要: Hierarchical Decomposition and Analysis for Generalized Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02823v2
• Date: Mon, 26 Jun 2023 18:43:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 17:45:27.643012
• Title: Hierarchical Decomposition and Analysis for Generalized Planning
• Title（参考訳）: 一般化計画のための階層的分解と解析
• Authors: Siddharth Srivastava
• Abstract要約: 本稿では,一般化計画の分析と評価のための新しい手法を提案する。 我々は,証明手法とアルゴリズムプロセスとともに,新しい概念的枠組みを開発する。 このアプローチは、自動的に評価できる一般化された計画のクラスを著しく拡張することを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.288236123430117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents new methods for analyzing and evaluating generalized plans that can solve broad classes of related planning problems. Although synthesis and learning of generalized plans has been a longstanding goal in AI, it remains challenging due to fundamental gaps in methods for analyzing the scope and utility of a given generalized plan. This paper addresses these gaps by developing a new conceptual framework along with proof techniques and algorithmic processes for assessing termination and goal-reachability related properties of generalized plans. We build upon classic results from graph theory to decompose generalized plans into smaller components that are then used to derive hierarchical termination arguments. These methods can be used to determine the utility of a given generalized plan, as well as to guide the synthesis and learning processes for generalized plans. We present theoretical as well as empirical results illustrating the scope of this new approach. Our analysis shows that this approach significantly extends the class of generalized plans that can be assessed automatically, thereby reducing barriers in the synthesis and learning of reliable generalized plans.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,関連する計画問題の幅広いクラスを解決できる汎用計画の解析と評価手法を提案する。 一般化計画の合成と学習は、aiの長年の目標であるが、与えられた一般化計画のスコープと有用性を分析する方法の根本的なギャップのため、依然として困難である。 本稿では,汎用計画の終了と目標到達性に関する特性を評価するための証明手法とアルゴリズムプロセスとともに,新たな概念枠組みを開発することで,これらのギャップを解消する。 グラフ理論の古典的な結果に基づいて、一般化された計画をより小さな成分に分解し、階層的終端論を導出する。 これらの方法は、与えられた一般化計画の効用を決定するだけでなく、一般化計画の合成と学習プロセスを導くのに使うことができる。 我々は,この新しいアプローチのスコープを示す実験結果とともに理論的に提示する。 分析の結果,この手法は,自動評価可能な一般化計画のクラスを大幅に拡張し,信頼性の高い一般化計画の合成と学習の障壁を低減できることを示した。

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