論文の概要: A Good Snowman is Hard to Plan

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01471v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 17:50:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 19:35:56.674946
• Title: A Good Snowman is Hard to Plan
• Title（参考訳）: 良い雪だるまは計画が難しい
• Authors: Miquel Bofill, Cristina Borralleras, Joan Espasa, Gerard Mart\'in, Gustavo Patow, Mateu Villaret
• Abstract要約: SATへの直接翻訳は、既成の最先端のプランナーよりも明らかに優れていることを示す。 オリジナルとクラフトの両方で51のレベルを扱うことで、43の問題を解決しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.059918512541940944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we face a challenging puzzle video game: A Good Snowman is Hard to Build. The objective of the game is to build snowmen by moving and stacking snowballs on a discrete grid. For the sake of player engagement with the game, it is interesting to avoid that a player finds a much easier solution than the one the designer expected. Therefore, having tools that are able to certify the optimality of solutions is crucial. Although the game can be stated as a planning problem and can be naturally modelled in PDDL, we show that a direct translation to SAT clearly outperforms off-the-shelf state-of-the-art planners. As we show, this is mainly due to the fact that reachability properties can be easily modelled in SAT, allowing for shorter plans, whereas using axioms to express a reachability derived predicate in PDDL does not result in any significant reduction of solving time with the considered planners. We deal with a set of 51 levels, both original and crafted, solving 43 and with 8 challenging instances still remaining to be solved.
• Abstract（参考訳）: この作品では、難易度の高いパズルビデオゲームに直面します。 ゲームの目的は、雪玉を離散グリッド上に移動して積み重ねることで雪だるまを作ることである。 プレイヤーがゲームに参加するためには、デザイナーが期待していたよりもずっと簡単な解決策を見出すのを避けることが興味深い。 したがって、ソリューションの最適性を証明できるツールを持つことが不可欠である。 ゲームは計画問題として記述でき、PDDLで自然にモデル化できるが、SATへの直接翻訳は、既成の最先端プランナーよりも明らかに優れていることを示す。 これは主として、到達可能性特性がsatで簡単にモデル化でき、より短い計画が可能であり、pddlで到達可能性の導出述語を表現する公理を用いることは、考慮された計画者による解決時間の大幅な削減にはなりません。 私たちは、オリジナルとクラフトの両方で51のレベルに対応し、43の問題を解決し、8の挑戦的なインスタンスはまだ解決されていない。

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