論文の概要: Counting and Reasoning with Plans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00145v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 20:03:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:00.568575
• Title: Counting and Reasoning with Plans
• Title（参考訳）: 計画の数え方と推論
• Authors: David Speck, Markus Hecher, Daniel Gnad, Johannes K. Fichte, Augusto B. Corrêa,
• Abstract要約: 本研究は,計画空間の定量的,定性的推論のための最初の研究である。 理論的には、その複雑さについて研究し、リッチな推論モードが生まれる。 そこで我々は,計画課題を命題式に変換し,異なる計画を立てるために知識コンパイルを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.223883847258158
• License:
• Abstract: Classical planning asks for a sequence of operators reaching a given goal. While the most common case is to compute a plan, many scenarios require more than that. However, quantitative reasoning on the plan space remains mostly unexplored. A fundamental problem is to count plans, which relates to the conditional probability on the plan space. Indeed, qualitative and quantitative approaches are well-established in various other areas of automated reasoning. We present the first study to quantitative and qualitative reasoning on the plan space. In particular, we focus on polynomially bounded plans. On the theoretical side, we study its complexity, which gives rise to rich reasoning modes. Since counting is hard in general, we introduce the easier notion of facets, which enables understanding the significance of operators. On the practical side, we implement quantitative reasoning for planning. Thereby, we transform a planning task into a propositional formula and use knowledge compilation to count different plans. This framework scales well to large plan spaces, while enabling rich reasoning capabilities such as learning pruning functions and explainable planning.
• Abstract（参考訳）: 古典的な計画では、与えられた目標に達する一連の演算子を要求する。 最も一般的なケースは計画を計算することですが、多くのシナリオはそれ以上のものを必要とします。 しかし、計画空間に関する定量的な推論はほとんど未解明のままである。 基本的な問題は計画の数を数えることであり、これは計画空間の条件付き確率に関係している。 実際、定性的かつ定量的なアプローチは、自動化推論の他の様々な分野において確立されている。 本研究は,計画空間の定量的,定性的推論のための最初の研究である。 特に、多項式有界計画に着目する。 理論的には、その複雑さについて研究し、リッチな推論モードが生まれる。 カウントは一般に難しいので、演算子の意義を理解するためのファセットの概念を導入します。 実践面では,計画のための定量的推論を実装している。 そこで我々は,計画課題を命題式に変換し,異なる計画を立てるために知識コンパイルを利用する。 このフレームワークは、プルーニング関数の学習や説明可能なプランニングといったリッチな推論機能を実現しつつ、大きな計画空間にうまくスケールする。

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