論文の概要: Meta-operators for Enabling Parallel Planning Using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08910v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 19:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 22:37:06.322046
• Title: Meta-operators for Enabling Parallel Planning Using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた並列計画支援のためのメタオペレータ
• Authors: Ángel Aso-Mollar, Eva Onaindia,
• Abstract要約: 複数の計画演算子を同時に適用した結果,メタ演算子の概念を導入する。 RL アクション空間にメタ演算子を含めることで、並列計画のような新しい計画視点を RL を用いて解決できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a growing interest in the application of Reinforcement Learning (RL) techniques to AI planning with the aim to come up with general policies. Typically, the mapping of the transition model of AI planning to the state transition system of a Markov Decision Process is established by assuming a one-to-one correspondence of the respective action spaces. In this paper, we introduce the concept of meta-operator as the result of simultaneously applying multiple planning operators, and we show that including meta-operators in the RL action space enables new planning perspectives to be addressed using RL, such as parallel planning. Our research aims to analyze the performance and complexity of including meta-operators in the RL process, concretely in domains where satisfactory outcomes have not been previously achieved using usual generalized planning models. The main objective of this article is thus to pave the way towards a redefinition of the RL action space in a manner that is more closely aligned with the planning perspective.
• Abstract（参考訳）: 一般的なポリシーの策定を目的としたAI計画への強化学習(RL)技術の適用に対する関心が高まっている。 典型的には、AI計画の遷移モデルのマルコフ決定過程の状態遷移系へのマッピングは、各アクション空間の1対1対応を仮定することによって確立される。 本稿では、複数の計画演算子を同時に適用した結果、メタ演算子の概念を導入し、RLアクション空間にメタ演算子を含めることで、並列計画のような新しい計画視点をRLで実現可能であることを示す。 本研究の目的は,RLプロセスにメタ演算子を組み込む場合の性能と複雑さ,具体的には,通常の一般化計画モデルを用いて,満足な結果が得られていない領域において,その性能と複雑さを解析することである。 本稿の主な目的は、RLアクション空間の再定義への道を開くことであり、プランニングの観点からより密に整合している。

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