論文の概要: LTLf Synthesis on First-Order Action Theories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00726v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 14:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 04:15:24.443768
• Title: LTLf Synthesis on First-Order Action Theories
• Title（参考訳）: 第一次行動理論におけるLTLf合成
• Authors: Till Hofmann, Jens Claßen,
• Abstract要約: Gologは非決定論的演算子を含む表現力のあるハイレベルエージェント言語である。 本稿では,非決定論の一部が環境の制御下にある,より現実的な事例について考察する。 成功した実現はプログラムを実行し、可能なすべての環境アクションの時間的目標を満たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.209921757303168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Golog is an expressive high-level agent language that includes nondeterministic operators which allow to leave some of the decisions to be made only at execution time. This so-called program realization is typically implemented by means of search, or in an incremental online fashion. In this paper, we consider the more realistic case where parts of the non-determinism are under the control of the environment. Program realization then becomes a synthesis problem, where a successful realization executes the program and satisfies the temporal goal for all possible environment actions. We consider Golog programs in combination with an expressive class of first-order action theories that allow for an unbounded number of objects and non-local effects, together with a temporal goal specified in a first-order extension of LTLf. We solve the synthesis problem by constructing a game arena that captures all possible executions of the program while tracking the satisfaction of the temporal goal and then solving the resulting two-player game. We evaluate the approach in two domains, showing the general feasibility of the approach.
• Abstract（参考訳）: Gologは表現力のあるハイレベルなエージェント言語で、非決定論的演算子が含まれており、実行時にのみ決定を下すことができる。 いわゆるプログラム実現は、通常、検索やインクリメンタルなオンライン方式で実装される。 本稿では,非決定論の一部が環境の制御下にある,より現実的な事例について考察する。 プログラムの実現は、成功した実現がプログラムを実行し、可能なすべての環境アクションの時間的目標を満たす合成問題となる。 我々は,Gologプログラムと,非有界なオブジェクト数と非局所効果を許容する一階アクション理論の表現型クラスと,LTLfの1階拡張で指定された時間的目標とを組み合わせて検討する。 本研究では、時間的目標の満足度を追跡しながらプログラムの実行を全てキャプチャするゲームアリーナを構築し、その結果の2人プレイヤゲームを解決することで、合成問題を解決する。 提案手法を2つの領域で評価し,本手法の汎用性を示した。

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