論文の概要: Count-based Novelty Exploration in Classical Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13719v1
- Date: Sun, 25 Aug 2024 04:25:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 18:09:49.792438
- Title: Count-based Novelty Exploration in Classical Planning
- Title(参考訳): 古典的計画におけるカウントベースノベルティ探査
- Authors: Giacomo Rosa, Nir Lipovetzky,
- Abstract要約: 本稿では,一定数の新規性を持つ状態空間を探索することを目的とした,新しい新規性手法,古典的カウントベースノベルティを提案する。
また,ノードによって一定サイズを刈り取ることで,一定サイズを維持したトリミングオープンリストの形で,新規なコントリビューションも導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.893124686141782
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Count-based exploration methods are widely employed to improve the exploratory behavior of learning agents over sequential decision problems. Meanwhile, Novelty search has achieved success in Classical Planning through recording of the first, but not successive, occurrences of tuples. In order to structure the exploration, however, the number of tuples considered needs to grow exponentially as the search progresses. We propose a new novelty technique, classical count-based novelty, which aims to explore the state space with a constant number of tuples, by leveraging the frequency of each tuple's appearance in a search tree. We then justify the mechanisms through which lower tuple counts lead the search towards novel tuples. We also introduce algorithmic contributions in the form of a trimmed open list that maintains a constant size by pruning nodes with bad novelty values. These techniques are shown to complement existing novelty heuristics when integrated in a classical solver, achieving competitive results in challenging benchmarks from recent International Planning Competitions. Moreover, adapting our solver as the frontend planner in dual configurations that utilize both memory and time thresholds demonstrates a significant increase in instance coverage, surpassing current state-of-the-art solvers.
- Abstract(参考訳): 数量に基づく探索法は、逐次決定問題よりも学習エージェントの探索行動を改善するために広く用いられている。
一方、ノベルティ・サーチは、最初の、しかし連続しないタプルの発生を記録することによって、古典的計画において成功している。
しかし, 調査を構造化するためには, 調査が進むにつれて, 調査対象のタプルの数が指数関数的に増加する必要がある。
探索木における各タプルの出現頻度を利用して,一定数のタプルで状態空間を探索することを目的とした,新しいノベルティ手法,古典的カウントベースノベルティを提案する。
次に、低いタプル数が新しいタプルへの探索を導くメカニズムを正当化する。
また,未知の値のノードを刈り取ることで,一定のサイズを維持したトリミングオープンリストの形で,アルゴリズムによるコントリビューションも導入する。
これらの技術は、古典的解法に統合された場合、既存の新規なヒューリスティックを補完し、最近の国際計画コンペティションの挑戦的なベンチマークにおいて、競争的な結果を達成することが示されている。
さらに、メモリとタイムしきい値の両方を利用するデュアル構成のフロントエンドプランナとして、私たちのソルバを適応させることで、現在の最先端のソルバを越えながら、インスタンスカバレッジが大幅に向上することを示す。
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