論文の概要: Planning Domain Model Acquisition from State Traces without Action Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10726v2
• Date: Tue, 20 Aug 2024 12:24:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 20:19:21.641452
• Title: Planning Domain Model Acquisition from State Traces without Action Parameters
• Title（参考訳）: 動作パラメータのない状態トレースからのドメインモデル獲得計画
• Authors: Tomáš Balyo, Martin Suda, Lukáš Chrpa, Dominik Šafránek, Stephan Gocht, Filip Dvořák, Roman Barták, G. Michael Youngblood,
• Abstract要約: 学習行動のパラメータが提供されない状況における学習について検討する。 本稿では,どの情報を提供するかに基づいて,トレース品質のレベルを2つ提示し,それぞれにアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムを実験により評価し,最先端の学習ツールFAMAと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.841866610276552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Previous STRIPS domain model acquisition approaches that learn from state traces start with the names and parameters of the actions to be learned. Therefore their only task is to deduce the preconditions and effects of the given actions. In this work, we explore learning in situations when the parameters of learned actions are not provided. We define two levels of trace quality based on which information is provided and present an algorithm for each. In one level (L1), the states in the traces are labeled with action names, so we can deduce the number and names of the actions, but we still need to work out the number and types of parameters. In the other level (L2), the states are additionally labeled with objects that constitute the parameters of the corresponding grounded actions. Here we still need to deduce the types of the parameters in the learned actions. We experimentally evaluate the proposed algorithms and compare them with the state-of-the-art learning tool FAMA on a large collection of IPC benchmarks. The evaluation shows that our new algorithms are faster, can handle larger inputs and provide better results in terms of learning action models more similar to reference models.
• Abstract（参考訳）: 状態トレースから学習する以前のSTRIPSドメインモデル取得アプローチは、学習すべきアクションの名前とパラメータから始まる。 したがって、彼らの唯一の仕事は、与えられた行動の前提条件と効果を推論することである。 本研究では,学習行動のパラメータが提供されない状況下での学習について検討する。 我々は,どの情報を提供するかに基づいて,トレース品質のレベルを定義し,それぞれにアルゴリズムを提示する。 あるレベル(L1)では、トレース中の状態はアクション名でラベル付けされているので、アクションの数と名前は推論できますが、パラメータの数とタイプを調査する必要があります。 他のレベル(L2)では、状態に対応する接地行動のパラメータを構成するオブジェクトを付加ラベル付けする。 ここでは、学習したアクションのパラメータの型を推論する必要があります。 提案アルゴリズムを実験により評価し,ICCベンチマークにおける最先端学習ツールFAMAと比較した。 評価の結果、我々の新しいアルゴリズムはより高速で、より大きな入力を処理でき、参照モデルに類似した学習行動モデルにおいてより良い結果が得られることがわかった。

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