論文の概要: NeSIG: A Neuro-Symbolic Method for Learning to Generate Planning Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10280v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 19:37:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-26 16:33:12.383246
• Title: NeSIG: A Neuro-Symbolic Method for Learning to Generate Planning Problems
• Title（参考訳）: NeSIG: 計画問題生成のためのニューロシンボリックな学習方法
• Authors: Carlos N\'u\~nez-Molina, Pablo Mesejo, Juan Fern\'andez-Olivares
• Abstract要約: 我々はNe SIGを提案し、我々の知る限り、有効で多様性があり解決が難しい計画問題を自動的に生成するドメインに依存しない最初の手法を提案する。 マルコフ決定プロセスとして問題生成を定式化し、Deep Reinforcement Learning を用いて2つの生成ポリシーを訓練し、所望の特性の問題を発生させる。 その結果、Ne SIGは、優れた多様性を維持しながら、競合するアプローチよりも困難である有効な問題を自動生成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.69635681868383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of Automated Planning there is often the need for a set of planning problems from a particular domain, e.g., to be used as training data for Machine Learning or as benchmarks in planning competitions. In most cases, these problems are created either by hand or by a domain-specific generator, putting a burden on the human designers. In this paper we propose NeSIG, to the best of our knowledge the first domain-independent method for automatically generating planning problems that are valid, diverse and difficult to solve. We formulate problem generation as a Markov Decision Process and train two generative policies with Deep Reinforcement Learning to generate problems with the desired properties. We conduct experiments on several classical domains, comparing our method with handcrafted domain-specific generators that generate valid and diverse problems but do not optimize difficulty. The results show NeSIG is able to automatically generate valid problems of greater difficulty than the competitor approaches, while maintaining good diversity.
• Abstract（参考訳）: 自動計画の分野においては、例えば、機械学習のトレーニングデータや、計画競争のベンチマークとして使用するために、特定のドメインからの一連の計画問題が必要となることが多い。 ほとんどの場合、これらの問題は手動かドメイン固有のジェネレータによって作成され、人間のデザイナーに負担をかける。 本稿では,nesigを最善の知識として,有効で多様で解決が難しい計画問題を自動的に生成する,第1のドメインに依存しない手法を提案する。 我々は,問題生成をマルコフ決定プロセスとして定式化し,深い強化学習を用いて2つの生成方針を訓練し,望ましい特性を持つ問題を生成する。 我々は,いくつかの古典的領域で実験を行い,有効かつ多様な問題を生成するが難易度を最適化しない手作りのドメイン固有生成器と比較した。 その結果、NeSIGは、優れた多様性を維持しつつ、競合するアプローチよりも困難である有効な問題を自動生成できることを示した。

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