論文の概要: LTLf Best-Effort Synthesis in Nondeterministic Planning Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15188v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 10:10:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 14:38:45.401445
• Title: LTLf Best-Effort Synthesis in Nondeterministic Planning Domains
• Title（参考訳）: 非決定性計画領域におけるltlfベストエフォート合成
• Authors: Giuseppe De Giacomo, Gianmarco Parretti, Shufang Zhu
• Abstract要約: 完全可観測非決定性領域(FOND)におけるベストエフォート戦略(いわゆる計画)について検討する。 非決定論的計画領域の特異性を生かしたベストエフォート戦略を合成するゲーム理論合成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.106071554421664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study best-effort strategies (aka plans) in fully observable nondeterministic domains (FOND) for goals expressed in Linear Temporal Logic on Finite Traces (LTLf). The notion of best-effort strategy has been introduced to also deal with the scenario when no agent strategy exists that fulfills the goal against every possible nondeterministic environment reaction. Such strategies fulfill the goal if possible, and do their best to do so otherwise. We present a game-theoretic technique for synthesizing best-effort strategies that exploit the specificity of nondeterministic planning domains. We formally show its correctness and demonstrate its effectiveness experimentally, exhibiting a much greater scalability with respect to a direct best-effort synthesis approach based on re-expressing the planning domain as generic environment specifications.
• Abstract（参考訳）: 有限トレース(ltlf)上の線形時相論理で表される目標に対する完全可観測非決定性領域(fond)における最善の戦略(いわゆる計画)について検討する。 最善戦略の概念は、可能なあらゆる非決定論的環境反応に対する目標を達成するエージェント戦略が存在しない場合にも対処するために導入された。 このような戦略は可能ならば目標を達成し、そうしなければ最善を尽くします。 非決定論的計画領域の特異性を生かしたベストエフォート戦略を合成するゲーム理論手法を提案する。 我々はその正しさを正式に示し、その効果を実験的に実証し、計画領域を汎用環境仕様として再表現することに基づく直接的最善合成アプローチに関してはるかに高いスケーラビリティを示す。

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