論文の概要: Depth-Bounded Epistemic Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01139v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 09:30:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 01:38:29.413466
• Title: Depth-Bounded Epistemic Planning
• Title（参考訳）: 深さ境界型てんかん計画
• Authors: Thomas Bolander, Alessandro Burigana, Marco Montali,
• Abstract要約: 本稿では,動的てんかん論理に基づく新しい計画法を提案する。 新規性は、計画エージェントの推論の深さを上界bに制限することである。 推論深度の境界b内における解を持つ計画タスクに関して、完全なものであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.42592219248395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel algorithm for epistemic planning based on dynamic epistemic logic (DEL). The novelty is that we limit the depth of reasoning of the planning agent to an upper bound b, meaning that the planning agent can only reason about higher-order knowledge to at most (modal) depth b. The algorithm makes use of a novel type of canonical b-bisimulation contraction guaranteeing unique minimal models with respect to b-bisimulation. We show our depth-bounded planning algorithm to be sound. Additionally, we show it to be complete with respect to planning tasks having a solution within bound b of reasoning depth (and hence the iterative bound-deepening variant is complete in the standard sense). For bound b of reasoning depth, the algorithm is shown to be (b + 1)-EXPTIME complete, and furthermore fixed-parameter tractable in the number of agents and atoms. We present both a tree search and a graph search variant of the algorithm, and we benchmark an implementation of the tree search version against a baseline epistemic planner.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,動的てんかん論理(DEL)に基づく新しいてんかん計画法を提案する。 新規性は、計画エージェントの推論の深さを上限bに制限することであり、計画エージェントは高次知識を少なくとも(モーダル)深さbにしか推論できないことを意味する。 このアルゴリズムは、b-bisimulationに関する一意の最小モデルを保証する新しい種類の標準的b-bisimulation収縮を利用する。 深度境界の計画アルゴリズムを音声で表す。 さらに、推論深さの有界b内にある解を持つ計画タスクに関して完備であることを示す(従って、反復的有界深化変種は標準的意味で完備である)。 推論深さの有界bについては、アルゴリズムは (b + 1)-EXPTIME 完全であることが示され、さらにエージェントと原子の数で固定パラメータが抽出可能である。 本稿では,木探索版とグラフ検索版をそれぞれ提案し,木探索版の実装をベースライン・エピステミック・プランナーに対してベンチマークする。

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