論文の概要: Planning in the imagination: High-level planning on learned abstract search spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08693v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 22:47:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 18:33:34.097424
• Title: Planning in the imagination: High-level planning on learned abstract search spaces
• Title（参考訳）: 想像のプランニング:学習した抽象検索空間の高レベルプランニング
• Authors: Carlos Martin, Tuomas Sandholm
• Abstract要約: PiZeroはエージェントに、実際の環境から完全に切り離された独自の生成の抽象的な検索空間を計画する機能を提供する。 本手法はナビゲーションタスクやソコバンを含む複数の領域で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.75684174531962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new method, called PiZero, that gives an agent the ability to plan in an abstract search space of its own creation that is completely decoupled from the real environment. Unlike prior approaches, this enables the agent to perform high-level planning at arbitrary timescales and reason in terms of compound or temporally-extended actions, which can be useful in environments where large numbers of base-level micro-actions are needed to perform relevant macro-actions. In addition, our method is more general than comparable prior methods because it handles settings with continuous action spaces and partial observability. We evaluate our method on multiple domains, including navigation tasks and Sokoban. Experimentally, it outperforms comparable prior methods without assuming access to an environment simulator.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エージェントに対して,実環境から完全に切り離された,自己生成の抽象的な探索空間を計画する能力を与える,pizeroと呼ばれる新しい手法を提案する。 従来の手法とは異なり、エージェントは任意の時間スケールでハイレベルな計画を実行でき、複合的あるいは時間的に拡張されたアクションの観点からは、関連するマクロアクションを実行するために多数のベースレベルのマイクロアクションを必要とする環境において有用である。 さらに,本手法は連続的な動作空間と部分的可観測性を備えた設定を扱うため,従来の手法よりも一般的である。 本手法はナビゲーションタスクやソコバンを含む複数のドメインで評価する。 実験的に、環境シミュレータへのアクセスを前提とせずに、同等の先行メソッドより優れている。

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