論文の概要: Graph Learning for Numeric Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24080v2
• Date: Tue, 07 Jan 2025 03:33:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:47:39.583235
• Title: Graph Learning for Numeric Planning
• Title（参考訳）: 数値計画のためのグラフ学習
• Authors: Dillon Z. Chen, Sylvie Thiébaux,
• Abstract要約: 数値計画課題の解法を学習するための,データ効率と解釈可能な機械学習モデルを提案する。 これには、連続属性と分類属性の両方を持つグラフ用の新しいグラフカーネルを構築することが含まれる。 実験により、グラフカーネルはグラフニューラルネットワークよりもはるかに効率的で一般化され、数値計画が可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.969582361376132
• License:
• Abstract: Graph learning is naturally well suited for use in symbolic, object-centric planning due to its ability to exploit relational structures exhibited in planning domains and to take as input planning instances with arbitrary numbers of objects. Numeric planning is an extension of symbolic planning in which states may now also exhibit numeric variables. In this work, we propose data-efficient and interpretable machine learning models for learning to solve numeric planning tasks. This involves constructing a new graph kernel for graphs with both continuous and categorical attributes, as well as new optimisation methods for learning heuristic functions for numeric planning. Experiments show that our graph kernels are vastly more efficient and generalise better than graph neural networks for numeric planning, and also yield competitive coverage performance compared to domain-independent numeric planners. Code is available at https://github.com/DillonZChen/goose
• Abstract（参考訳）: グラフ学習は、計画領域で示される関係構造を活用でき、任意の数のオブジェクトを持つ入力計画インスタンスとして利用できるため、象徴的でオブジェクト中心の計画での使用には自然に適している。 数値プランニング(英: Numeric planning)は、記号プランニングの拡張であり、州は現在では数値変数も表すことができる。 本研究では,数値計画課題の解法を学習するための,データ効率と解釈可能な機械学習モデルを提案する。 これには、連続属性と分類属性の両方を持つグラフ用の新しいグラフカーネルの構築と、数値計画のためのヒューリスティック関数を学習するための新しい最適化方法が含まれる。 実験により、我々のグラフカーネルは、数値計画のためのグラフニューラルネットワークよりもはるかに効率的で一般化され、ドメインに依存しない数値プランナーよりも競争力のあるカバレッジ性能が得られることが示された。 コードはhttps://github.com/DillonZChen/gooseで入手できる。

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