論文の概要: Decision-Focused Learning to Predict Action Costs for Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06876v2
- Date: Mon, 26 Aug 2024 11:29:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 20:30:25.462917
- Title: Decision-Focused Learning to Predict Action Costs for Planning
- Title（参考訳）: 計画における行動コスト予測のための意思決定型学習
- Authors: Jayanta Mandi, Marco Foschini, Daniel Holler, Sylvie Thiebaux, Jorg Hoffmann, Tias Guns,
- Abstract要約: 決定焦点学習(DFL)は最適化問題のパラメータを予測する学習に成功している。
本稿では, 自動計画のためのDFL導入の課題について検討し, アクションコストの予測について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.729103498871947
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In many automated planning applications, action costs can be hard to specify. An example is the time needed to travel through a certain road segment, which depends on many factors, such as the current weather conditions. A natural way to address this issue is to learn to predict these parameters based on input features (e.g., weather forecasts) and use the predicted action costs in automated planning afterward. Decision-Focused Learning (DFL) has been successful in learning to predict the parameters of combinatorial optimization problems in a way that optimizes solution quality rather than prediction quality. This approach yields better results than treating prediction and optimization as separate tasks. In this paper, we investigate for the first time the challenges of implementing DFL for automated planning in order to learn to predict the action costs. There are two main challenges to overcome: (1) planning systems are called during gradient descent learning, to solve planning problems with negative action costs, which are not supported in planning. We propose novel methods for gradient computation to avoid this issue. (2) DFL requires repeated planner calls during training, which can limit the scalability of the method. We experiment with different methods approximating the optimal plan as well as an easy-to-implement caching mechanism to speed up the learning process. As the first work that addresses DFL for automated planning, we demonstrate that the proposed gradient computation consistently yields significantly better plans than predictions aimed at minimizing prediction error; and that caching can temper the computation requirements.
- Abstract（参考訳）: 多くの自動計画アプリケーションでは、アクションコストを特定するのは難しい。
例えば、ある道路区間を移動するのに必要な時間は、現在の気象条件など、多くの要因に依存する。
この問題に対処するための自然な方法は、入力特徴(例えば天気予報)に基づいてこれらのパラメータを予測し、その後に予測されたアクションコストを自動計画に使用することである。
DFL(Decision-Focused Learning)は、組合せ最適化問題のパラメータを、予測品質よりも解品質を最適化する方法で予測する学習に成功している。
このアプローチは、予測と最適化を別のタスクとして扱うよりも、よりよい結果をもたらす。
本稿では,DFLを自動計画に導入する際の課題を初めて考察し,アクションコストの予測について考察する。
1) 計画において支持されない負の行動コストを伴う計画問題の解決を目的として, 勾配降下学習中に計画システムを呼び出す。
本稿では,この問題を回避するために,勾配計算の新しい手法を提案する。
2) DFLは、トレーニング中に繰り返しプランナーコールを必要とするため、メソッドのスケーラビリティを制限できる。
本研究では,学習過程を高速化するキャッシング機構とともに,最適計画の近似方法を試行する。
自動計画のためのDFLに対処する最初の研究として、提案した勾配計算が予測誤差の最小化を目的とした予測よりもずっと優れた計画を生成することを示し、キャッシングが計算要求を抑えることを示した。
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