論文の概要: What Matters in Hierarchical Search for Combinatorial Reasoning Problems?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03361v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 15:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 17:41:32.778623
• Title: What Matters in Hierarchical Search for Combinatorial Reasoning Problems?
• Title（参考訳）: 組合せ推論問題における階層探索の課題
• Authors: Michał Zawalski, Gracjan Góral, Michał Tyrolski, Emilia Wiśnios, Franciszek Budrowski, Łukasz Kuciński, Piotr Miłoś,
• Abstract要約: 近年の取り組みでは,階層的な高次探索戦略を取り入れたサブゴアル手法による計画の強化が試みられている。 有望ではあるが、従来の低レベルのプランナに対する彼らのパフォーマンスは一貫性がなく、アプリケーションコンテキストに関する疑問を提起している。 難解な値関数、複雑なアクション空間、環境におけるデッドエンドの存在、あるいは多様な専門家から収集されたデータなど、ハイレベル検索の利点を活用する上で重要な属性を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficiently tackling combinatorial reasoning problems, particularly the notorious NP-hard tasks, remains a significant challenge for AI research. Recent efforts have sought to enhance planning by incorporating hierarchical high-level search strategies, known as subgoal methods. While promising, their performance against traditional low-level planners is inconsistent, raising questions about their application contexts. In this study, we conduct an in-depth exploration of subgoal-planning methods for combinatorial reasoning. We identify the attributes pivotal for leveraging the advantages of high-level search: hard-to-learn value functions, complex action spaces, presence of dead ends in the environment, or using data collected from diverse experts. We propose a consistent evaluation methodology to achieve meaningful comparisons between methods and reevaluate the state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 組合せ推論問題、特に悪名高いNPハードタスクに効果的に対処することは、AI研究にとって重要な課題である。 近年の取り組みでは,階層的な高次探索戦略を取り入れたサブゴアル手法による計画の強化が試みられている。 有望ではあるが、従来の低レベルのプランナに対する彼らのパフォーマンスは一貫性がなく、アプリケーションコンテキストに関する疑問を提起している。 本研究では,組み合わせ推論のためのサブゴール計画法を詳細に検討する。 難解な値関数、複雑なアクション空間、環境におけるデッドエンドの存在、あるいは多様な専門家から収集されたデータなど、ハイレベル検索の利点を活用する上で重要な属性を同定する。 本稿では,手法間の有意義な比較を達成し,最先端のアルゴリズムを再評価するための一貫した評価手法を提案する。

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