論文の概要: Heuristics for Partially Observable Stochastic Contingent Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05870v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 09:57:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 12:30:00.606045
• Title: Heuristics for Partially Observable Stochastic Contingent Planning
• Title（参考訳）: 部分観測可能な確率成分計画のためのヒューリスティックス
• Authors: Guy Shani,
• Abstract要約: 部分的に観測可能な領域でタスクを遂行することは人工知能の重要な問題であり、しばしばゴールベースのPOMDPとして定式化される。 ゴールベースのPOMDPは、最初の信念からゴールへの前方軌道を走らせるRTDP-BELアルゴリズムを用いて解決できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.185979230964809
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Acting to complete tasks in stochastic partially observable domains is an important problem in artificial intelligence, and is often formulated as a goal-based POMDP. Goal-based POMDPs can be solved using the RTDP-BEL algorithm, that operates by running forward trajectories from the initial belief to the goal. These trajectories can be guided by a heuristic, and more accurate heuristics can result in significantly faster convergence. In this paper, we develop a heuristic function that leverages the structured representation of domain models. We compute, in a relaxed space, a plan to achieve the goal, while taking into account the value of information, as well as the stochastic effects. We provide experiments showing that while our heuristic is slower to compute, it requires an order of magnitude less trajectories before convergence. Overall, it thus speeds up RTDP-BEL, particularly in problems where significant information gathering is needed.
• Abstract（参考訳）: 確率的部分観測可能な領域でタスクを完了させることは人工知能の重要な問題であり、しばしばゴールベースのPOMDPとして定式化される。 ゴールベースのPOMDPは、最初の信念からゴールへの前方軌道を走らせるRTDP-BELアルゴリズムを用いて解決できる。 これらの軌道はヒューリスティックによって導かれることができ、より正確なヒューリスティックははるかに高速な収束をもたらす。 本稿では,ドメインモデルの構造的表現を利用するヒューリスティック関数を開発する。 我々は、情報の価値と確率的効果を考慮しつつ、リラックスした空間で目標を達成する計画を計算する。 我々のヒューリスティックは計算が遅いが、収束前には桁違いのトラジェクトリを必要とすることを示す実験を行っている。 これによりRTDP-BELを高速化し、特に重要な情報収集が必要な問題に対処する。

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