論文の概要: Reformulation Techniques for Automated Planning: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10079v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 15:33:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 13:16:42.697393
• Title: Reformulation Techniques for Automated Planning: A Systematic Review
• Title（参考訳）: 自動計画のための改革手法:システムレビュー
• Authors: Diaeddin Alarnaouti and George Baryannis and Mauro Vallati
• Abstract要約: ドメインに依存しない計画の基盤は、計画ロジックと知識モデルとの分離である。 過去数十年にわたり、改革技術の設計に多大な研究努力が注がれている。 本稿では,古典的計画の改革手法に関する大規模研究の体系的なレビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.83420384410068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated planning is a prominent area of Artificial Intelligence, and an important component for intelligent autonomous agents. A cornerstone of domain-independent planning is the separation between planning logic, i.e. the automated reasoning side, and the knowledge model, that encodes a formal representation of domain knowledge needed to reason upon a given problem to synthesise a solution plan. Such a separation enables the use of reformulation techniques, which transform how a model is represented in order to improve the efficiency of plan generation. Over the past decades, significant research effort has been devoted to the design of reformulation techniques. In this paper, we present a systematic review of the large body of work on reformulation techniques for classical planning, aiming to provide a holistic view of the field and to foster future research in the area. As a tangible outcome, we provide a qualitative comparison of the existing classes of techniques, that can help researchers gain an overview of their strengths and weaknesses.
• Abstract（参考訳）: 自動計画は人工知能の顕著な領域であり、インテリジェントな自律エージェントにとって重要な構成要素である。 ドメインに依存しない計画の基盤は、計画ロジック、すなわち、自動化された推論側と、与えられた問題を推論してソリューションプランを合成するために必要なドメイン知識の形式的表現を符号化する知識モデルの間の分離である。 このような分離は、計画生成の効率を改善するためにモデルがどのように表現されるかを変換する改革技術の利用を可能にする。 過去数十年にわたり、改革技術の設計に多大な研究努力が注がれている。 本稿では,この分野の総合的な展望と今後の研究を促進することを目的とした,古典的計画の改革技術に関する大規模研究の体系的なレビューを行う。 具体的な結果として、既存のテクニックのクラスを質的に比較することで、研究者がその強みと弱さを概観することができる。

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