論文の概要: Solving a Rubik's Cube Using its Local Graph Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07945v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 05:39:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 14:58:11.650979
• Title: Solving a Rubik's Cube Using its Local Graph Structure
• Title（参考訳）: 局所グラフ構造を用いたルービックキューブの解法
• Authors: Shunyu Yao, Mitchy Lee,
• Abstract要約: ルービックスキューブには6つの面と12の可能なアクションがあり、小さくて制約のないアクション空間に繋がる。 ルービックスキューブはグラフとして表すことができ、立方体の状態はノードであり、作用はエッジである。 グラフ畳み込みネットワークに基づいて、スクランブルされたルービックスキューブの解を見つけるための新しい探索アルゴリズムを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.219469732742354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Rubix Cube is a 3-dimensional single-player combination puzzle attracting attention in the reinforcement learning community. A Rubix Cube has six faces and twelve possible actions, leading to a small and unconstrained action space and a very large state space with only one goal state. Modeling such a large state space and storing the information of each state requires exceptional computational resources, which makes it challenging to find the shortest solution to a scrambled Rubix cube with limited resources. The Rubix Cube can be represented as a graph, where states of the cube are nodes and actions are edges. Drawing on graph convolutional networks, we design a new heuristic, weighted convolutional distance, for A star search algorithm to find the solution to a scrambled Rubix Cube. This heuristic utilizes the information of neighboring nodes and convolves them with attention-like weights, which creates a deeper search for the shortest path to the solved state.
• Abstract（参考訳）: Rubix Cubeは、強化学習コミュニティで注目を集めている3次元シングルプレイヤーの組み合わせパズルである。 ルービックスキューブは6つの面と12の可能なアクションを持ち、小さくて制約のないアクション空間と、1つの目標状態しか持たない非常に大きな状態空間に繋がる。 このような大きな状態空間をモデル化し、各状態の情報を保存するには例外的な計算資源が必要であるため、限られた資源を持つスクランブルされたルービックスキューブの最も短い解を見つけることは困難である。 ルービックスキューブはグラフとして表すことができ、立方体の状態はノードであり、作用はエッジである。 グラフ畳み込みネットワークに基づいて、A星探索アルゴリズムのための新しいヒューリスティックな重み付き畳み込み距離を設計し、スクランブルされたルービックスキューブの解を求める。 このヒューリスティックは近隣のノードの情報を利用し、それらに注意のような重みを加え、解決された状態への最も短い経路をより深く探索する。

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