論文の概要: Refinements on the Complementary PDB Construction Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09297v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 23:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 15:23:18.099762
• Title: Refinements on the Complementary PDB Construction Mechanism
• Title（参考訳）: 補足型PDB構築機構の解明
• Authors: Yufeng Zou,
• Abstract要約: パターンデータベース(PDB)は、最も人気のある自動生成技術の一つである。 本稿では,CPC1のPDB構築機構を改良する作業について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pattern database (PDB) is one of the most popular automated heuristic generation techniques. A PDB maps states in a planning task to abstract states by considering a subset of variables and stores their optimal costs to the abstract goal in a look up table. As the result of the progress made on symbolic search over recent years, symbolic-PDB-based planners achieved impressive results in the International Planning Competition (IPC) 2018. Among them, Complementary 1 (CPC1) tied as the second best planners and the best non-portfolio planners in the cost optimal track, only 2 tasks behind the winner. It uses a combination of different pattern generation algorithms to construct PDBs that are complementary to existing ones. As shown in the post contest experiments, there is room for improvement. In this paper, we would like to present our work on refining the PDB construction mechanism of CPC1. By testing on IPC 2018 benchmarks, the results show that a significant improvement is made on our modified planner over the original version.
• Abstract（参考訳）: パターンデータベース(PDB)は、最も人気のある自動ヒューリスティック生成技術の一つである。 PDBは、変数のサブセットを考慮して、計画タスクのステートを抽象状態にマップし、その最適コストをルックアップテーブルの抽象目標に格納する。 近年の象徴的探索の進展により,国際計画コンペティション(IPC)2018において,象徴的PDBベースの計画立案者が印象的な成果を上げている。 その中でもComplementary 1 (CPC1) は2番目に優れたプランナーであり、コスト最適トラックで最高の非ポートフォリオプランナーであり、勝者の2つのタスクに過ぎなかった。 既存のパターンを補完するPDBを構築するために、異なるパターン生成アルゴリズムの組み合わせを使用する。 ポストコンテストの実験で示されているように、改善の余地があります。 本稿では,CPC1のPDB構築機構を改良する作業について紹介する。 IPC 2018ベンチマークでテストした結果、修正プランナがオリジナルのバージョンよりも大幅に改善されていることが分かりました。

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