論文の概要: Synthesis of timeline-based planning strategies avoiding determinization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17988v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 23:39:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.709224
- Title: Synthesis of timeline-based planning strategies avoiding determinization
- Title（参考訳）: 決定性を避けたタイムライン型計画戦略の合成
- Authors: Dario Della Monica, Angelo Montanari, Pietro Sala,
- Abstract要約: 決定論的有限オートマトンの不空問題に直接対応できる定性的タイムラインに基づく計画の断片を同定する。
また、そのような決定論的断片に適合するアレンの関係の最大部分集合も特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2166468091046596
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Qualitative timeline-based planning models domains as sets of independent, but interacting, components whose behaviors over time, the timelines, are governed by sets of qualitative temporal constraints (ordering relations), called synchronization rules. Its plan-existence problem has been shown to be PSPACE-complete; in particular, PSPACE-membership has been proved via reduction to the nonemptiness problem for nondeterministic finite automata. However, nondeterministic automata cannot be directly used to synthesize planning strategies as a costly determinization step is needed. In this paper, we identify a fragment of qualitative timeline-based planning whose plan-existence problem can be directly mapped into the nonemptiness problem of deterministic finite automata, which can then synthesize strategies. In addition, we identify a maximal subset of Allen's relations that fits into such a deterministic fragment.
- Abstract（参考訳）: 定性的なタイムラインベースの計画モデル(英: Qualitative timeline-based planning model)は、時間とともに行動するコンポーネントの集合であり、同期規則と呼ばれる定性的な時間的制約(順序付けられた関係)によって支配される。
計画存在問題はPSPACE完全であることが示されており、特にPSPACEメンバーシップは非決定論的有限オートマトンに対する空でない問題への還元によって証明されている。
しかし、コストのかかる決定ステップが必要なため、非決定論的オートマトンは計画戦略の合成に直接利用することはできない。
本稿では,決定論的有限オートマトン問題に直接対応可能な定性的タイムライン型計画の断片を同定し,戦略を合成する。
さらに、そのような決定論的断片に適合するアレンの関係の最大部分集合を同定する。
関連論文リスト
- Flow-Based Non-stationary Temporal Regime Causal Structure Learning [49.77103348208835]
因果発見のための統合フレームワークであるFANTOMを紹介する。
非定常過程と非ガウス的および異方性雑音を扱う。
同時にレジームの数と対応するインデックスを推測し、各レジームのディレクテッド・アサイクリックグラフを学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-20T15:12:43Z) - Decomposability-Guaranteed Cooperative Coevolution for Large-Scale Itinerary Planning [6.565536870180592]
大規模反復計画は、旅行セールスマン問題の変種である。
本稿では,大規模反復計画の分解可能性について分析する。
本稿では,大規模反復計画のための新しい多目的協調進化アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-06T14:31:57Z) - Exploiting Symbolic Heuristics for the Synthesis of Domain-Specific Temporal Planning Guidance using Reinforcement Learning [51.54559117314768]
最近の研究は、時間プランナーの性能向上のためのガイダンスの合成に強化学習(Reinforcement Learning, RL)を用いることを検討した。
本稿では,RLと計画段階の両方において,シンボリックスが提供した情報を活用することに焦点を当てた学習計画フレームワークの進化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-19T17:19:13Z) - Platform-Aware Mission Planning [50.56223680851687]
本稿では,PAMP(Platform-Aware Mission Planning)の問題を紹介する。
第1のベースラインアプローチはミッションレベルとプラットフォームレベル、第2のベースラインアプローチは抽象リファインメントループに基づいている。
提案手法の健全性と完全性を実証し,実験により検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-16T16:20:37Z) - Temporal Planning via Interval Logic Satisfiability for Autonomous Systems [0.0]
我々は、時間的計画の定式化について考察する: 間隔は作用と流動性原子の両方に関連付けられ、それらの関係はアレンのインターバル論理(英語版)の文として与えられる。
本稿では,制約プログラミング(CP)モデルとして,行動と流動性の間の複雑な関係を考慮に入れた計画グラフの概念を提案する。
提案手法は既存のPDDL 2.1プランナよりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T02:21:53Z) - Unified Task and Motion Planning using Object-centric Abstractions of
Motion Constraints [56.283944756315066]
本稿では,タスクとモーションプランニングを一つの検索に統一するTAMP手法を提案する。
我々のアプローチは、オフザシェルフAIサーチの計算効率を活用して、物理的に実現可能な計画が得られるような、オブジェクト中心の動作制約の抽象化に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:00:20Z) - Constant-time Motion Planning with Anytime Refinement for Manipulation [17.543746580669662]
本研究では,CTMP(Constant-time Motion Planners)アルゴリズムと組み合わせたリアルタイム改良手法を提案する。
提案するフレームワークは,定数時間アルゴリズムとして動作するため,ユーザ定義時間しきい値内の初期解を高速に生成する。
任意の時間アルゴリズムとして機能し、割り当てられた時間予算内で、ソリューションの品質を反復的に改善します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T20:40:10Z) - Model-Free Reinforcement Learning for Optimal Control of MarkovDecision
Processes Under Signal Temporal Logic Specifications [7.842869080999489]
有限水平マルコフ決定過程に対する最適ポリシーを求めるためのモデルフリー強化学習アルゴリズムを提案する。
本稿では,不確実性および性能目標下での複雑なミッションにおけるロボット動作計画の文脈におけるアプローチの有効性について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-27T22:44:55Z) - Efficient Temporal Piecewise-Linear Numeric Planning with Lazy
Consistency Checking [4.834203844100679]
本稿では,プランナがLP整合性チェックを可能な限り遅延的に計算できる手法を提案する。
また,時間依存ゴールチェックをより選択的に行うアルゴリズムを提案する。
結果として得られるプランナーは、より効率的であるだけでなく、最先端の時間数値とハイブリッドプランナーよりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-21T07:36:54Z) - Better than the Best: Gradient-based Improper Reinforcement Learning for
Network Scheduling [60.48359567964899]
パケット遅延を最小限に抑えるため,制約付き待ち行列ネットワークにおけるスケジューリングの問題を考える。
我々は、利用可能な原子ポリシーよりも優れたスケジューラを生成するポリシー勾配に基づく強化学習アルゴリズムを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-01T10:18:34Z) - Goal Kernel Planning: Linearly-Solvable Non-Markovian Policies for Logical Tasks with Goal-Conditioned Options [54.40780660868349]
我々はLinearly-Solvable Goal Kernel Dynamic Programming (LS-GKDP)と呼ばれる合成フレームワークを導入する。
LS-GKDPは、Linearly-Solvable Markov Decision Process (LMDP)形式とOptions Framework of Reinforcement Learningを組み合わせたものである。
本稿では,目標カーネルを持つLMDPが,タスク接地によって定義された低次元部分空間におけるメタポリティシの効率的な最適化を実現する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-06T05:13:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。