論文の概要: Return to Tradition: Learning Reliable Heuristics with Classical Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16508v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 07:47:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 15:37:57.104183
• Title: Return to Tradition: Learning Reliable Heuristics with Classical Machine Learning
• Title（参考訳）: Return to Tradition: 古典的機械学習による信頼性のあるヒューリスティックス学習
• Authors: Dillon Z. Chen, Felipe Trevizan, Sylvie Thiébaux,
• Abstract要約: 持ち上げ計画タスクのグラフ表現を新たに構築し,WLアルゴリズムを用いて特徴量を生成する。 我々の新しいアプローチであるWL-GOOSEは、論理をスクラッチから確実に学習し、公正な競争条件で$htextFF$を上回ります。 LAMAは10ドメイン中4ドメイン、プラン品質では10ドメイン中7ドメインでパフォーマンスや関連性も優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6422127672474933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current approaches for learning for planning have yet to achieve competitive performance against classical planners in several domains, and have poor overall performance. In this work, we construct novel graph representations of lifted planning tasks and use the WL algorithm to generate features from them. These features are used with classical machine learning methods which have up to 2 orders of magnitude fewer parameters and train up to 3 orders of magnitude faster than the state-of-the-art deep learning for planning models. Our novel approach, WL-GOOSE, reliably learns heuristics from scratch and outperforms the $h^{\text{FF}}$ heuristic in a fair competition setting. It also outperforms or ties with LAMA on 4 out of 10 domains on coverage and 7 out of 10 domains on plan quality. WL-GOOSE is the first learning for planning model which achieves these feats. Furthermore, we study the connections between our novel WL feature generation method, previous theoretically flavoured learning architectures, and Description Logic Features for planning.
• Abstract（参考訳）: 計画学習の現在のアプローチは、いくつかの領域における古典的プランナーとの競争的なパフォーマンスを達成できていない。 本研究では,持ち上げ計画タスクのグラフ表現を新たに構築し,WLアルゴリズムを用いて特徴量を生成する。 これらの機能は、パラメータを最大2桁まで減らし、計画モデルのための最先端のディープラーニングよりも最大3桁高速にトレーニングする古典的な機械学習手法で使用される。 我々の新しいアプローチであるWL-GOOSEは、スクラッチからヒューリスティックを確実に学習し、公正競争環境では$h^{\text{FF}}$ヒューリスティックを上回ります。 LAMAは10ドメイン中4ドメイン、プラン品質では10ドメイン中7ドメインでパフォーマンスや関連性も優れています。 WL-GOOSEはこれらの成果を達成するための計画モデルの最初の学習である。 さらに,提案する新たなWL特徴生成手法と,従来の理論的に難解な学習アーキテクチャと,計画のための記述論理特徴との関連性について検討した。

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