論文の概要: On Computing Plans with Uniform Action Costs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09877v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 11:00:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 16:20:07.861325
- Title: On Computing Plans with Uniform Action Costs
- Title(参考訳): 一様アクションコストの計算計画について
- Authors: Alberto Pozanco, Daniel Borrajo, Manuela Veloso
- Abstract要約: 本稿では,3つの一様性指標を自動計画に適応させ,行動コストと行動コストの総和を語彙的に最適化する計画ベースコンパイルを提案する。
良く知られた計画ベンチマークと新しい計画ベンチマークの両方の実験結果は、修正されたタスクを効果的に解決し、一様計画を生成することができることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.937487238577841
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In many real-world planning applications, agents might be interested in
finding plans whose actions have costs that are as uniform as possible. Such
plans provide agents with a sense of stability and predictability, which are
key features when humans are the agents executing plans suggested by planning
tools. This paper adapts three uniformity metrics to automated planning, and
introduce planning-based compilations that allow to lexicographically optimize
sum of action costs and action costs uniformity. Experimental results both in
well-known and novel planning benchmarks show that the reformulated tasks can
be effectively solved in practice to generate uniform plans.
- Abstract(参考訳): 多くの現実世界の計画アプリケーションでは、エージェントは可能な限り均一なコストを伴うアクションの計画を見つけることに興味があるかもしれない。
このような計画はエージェントに安定性と予測可能性を与えるが、これは人間が計画ツールによって提案された計画を実行するエージェントであるときに重要な特徴である。
本稿では,3つの均一性指標を自動計画に適用し,行動コストと行動コストの和を辞書的に最適化する計画ベースのコンパイルを導入する。
良く知られた計画ベンチマークと新しい計画ベンチマークの両方の実験結果は、修正されたタスクを効果的に解決し、一様計画を生成することができることを示している。
関連論文リスト
- Ask-before-Plan: Proactive Language Agents for Real-World Planning [68.08024918064503]
プロアクティブエージェントプランニングでは、ユーザエージェントの会話とエージェント環境のインタラクションに基づいて、言語エージェントが明確化のニーズを予測する必要がある。
本稿では,明確化,実行,計画の3つのエージェントからなる新しいマルチエージェントフレームワーク,Clarification-Execution-Planning(textttCEP)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T14:07:28Z) - Behaviour Planning: A Toolkit for Diverse Planning [1.2213833413853037]
EmphBehaviour Planningは、モジュラーの多様性モデルに基づいて、多様なプランを生成できる多様な計画ツールキットである。
本稿では,多様性モデルを記述するための定性的なフレームワーク,任意の多様性モデルに沿った計画を作成するための計画手法,SMTに基づく行動プランナの実践的実装について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-07T13:18:22Z) - Unified Task and Motion Planning using Object-centric Abstractions of
Motion Constraints [56.283944756315066]
本稿では,タスクとモーションプランニングを一つの検索に統一するTAMP手法を提案する。
我々のアプローチは、オフザシェルフAIサーチの計算効率を活用して、物理的に実現可能な計画が得られるような、オブジェクト中心の動作制約の抽象化に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-29T14:00:20Z) - Planning as In-Painting: A Diffusion-Based Embodied Task Planning
Framework for Environments under Uncertainty [56.30846158280031]
具体的AIのためのタスクプランニングは、最も難しい問題の1つだ。
In-paintingとしての計画」というタスク非依存の手法を提案する。
提案するフレームワークは,様々な具体的AIタスクにおいて,有望なパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T10:07:17Z) - Probabilistic contingent planning based on HTN for high-quality plans [8.23558342809427]
本稿では,HTNプランナとして High-Quality Contingent Planner (HQCP) を提案する。
HQCPは、部分的に観測可能な環境で高品質な計画を生成する。
HTN計画の形式は部分的な可観測性に拡張され、コストについて評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-14T03:55:14Z) - AdaPlanner: Adaptive Planning from Feedback with Language Models [56.367020818139665]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、シーケンシャルな意思決定タスクの自律的エージェントとして機能する可能性を実証している。
本研究では,LLMエージェントが環境フィードバックに応じて自己生成計画を適応的に改善することのできるクローズドループアプローチであるAdaPlannerを提案する。
幻覚を緩和するために,様々なタスク,環境,エージェント機能にまたがる計画生成を容易にするコードスタイルのLCMプロンプト構造を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T05:52:27Z) - Anticipatory Planning: Improving Long-Lived Planning by Estimating
Expected Cost of Future Tasks [3.2872586139884623]
家庭環境におけるサービスロボットは,高レベルのタスクを一度に一列に並べて考える。
既存のタスクプランナの多くは、次に何をするかという知識を欠いているため、それぞれのタスクを分離して解決します。
予測計画(precipatory planning)とは、グラフニューラルネットワークから予測される将来のコストを推定し、モデルに基づくタスク計画を強化する手法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T13:22:16Z) - A Framework for Neurosymbolic Robot Action Planning using Large Language Models [3.0501524254444767]
本稿では,象徴的タスク計画と機械学習アプローチのギャップを埋めることを目的としたフレームワークを提案する。
大規模言語モデル(LLM)を計画ドメイン定義言語(PDDL)と互換性のあるニューロシンボリックタスクプランナーに訓練する根拠
選択されたドメインにおける予備的な結果から, (i) テストデータセットの95.5%の問題を1,000個のサンプルで解決し, (ii) 従来のシンボルプランナーよりも最大13.5%短いプランを作成し, (iii) 計画の可利用性の平均待ち時間を61.4%まで削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-01T11:54:22Z) - Planning from video game descriptions [0.0]
プランナーはこれらのアクションモデルを使用して、さまざまなビデオゲームでエージェントの熟考行動を取得する。
ドメインのベンチマークが 作成されました 国際計画コミュニティにとって 興味のあるものです
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-01T15:49:09Z) - A feasibility study of a hyperparameter tuning approach to automated
inverse planning in radiotherapy [68.8204255655161]
本研究の目的は,計画品質を保ちながら,逆計画プロセスを自動化し,積極的な計画時間を短縮することである。
本研究では, 線量パラメータの選択, ランダムおよびベイズ探索法, ユーティリティ関数形式が計画時間と計画品質に及ぼす影響について検討した。
100個のサンプルを用いて良好な計画品質が得られ、平均計画時間は2.3時間であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T18:37:00Z) - Divide-and-Conquer Monte Carlo Tree Search For Goal-Directed Planning [78.65083326918351]
暗黙的な逐次計画の仮定に代わるものを検討する。
本稿では,最適計画の近似を行うため,Divide-and-Conquer Monte Carlo Tree Search (DC-MCTS)を提案する。
計画順序に対するこのアルゴリズム的柔軟性は,グリッドワールドにおけるナビゲーションタスクの改善に繋がることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T18:08:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。