論文の概要: Counterfactual Reasoning in Automated Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02603v1
- Date: Mon, 04 May 2026 13:50:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.315337
- Title: Counterfactual Reasoning in Automated Planning
- Title（参考訳）: 自動計画における因果推論
- Authors: Alberto Pozanco, Daniel Borrajo, Manuela Veloso,
- Abstract要約: 現実の計画では、しばしば柔軟性を必要とし、予期せぬ状況や結果を改善するために、元のタスクパラメータから逸脱することを可能にします。
本稿では, 自動計画における非現実的推論に関する既存の研究について, 変更要素の分類, 理由付け, 変更の理由と方法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.484808160962002
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated planning traditionally assumes that all aspects of a planning task (initial state, goals, and available actions) are fully specified in advance, an approach well-suited to domains with fixed rules and deterministic execution. However, real-world planning often requires flexibility, allowing for deviations from the original task parameters in response to unforeseen circumstances or to improve outcomes. This paper surveys existing works on counterfactual reasoning in automated planning, categorizing them by what elements are changed, when the reasoning is triggered, and why and how these changes are made. We conclude by discussing key findings and outlining open research questions to guide future work in this area.
- Abstract（参考訳）: 自動計画は伝統的に、計画タスクのすべての側面(初期状態、目標、利用可能なアクション)が事前に完全に指定されていると仮定する。
しかし、現実の計画では、しばしば柔軟性を必要とし、予期せぬ状況や結果を改善するために、元のタスクパラメータから逸脱することを可能にします。
本稿では, 自動計画における非現実的推論に関する既存の研究について, 変更要素の分類, 理由付け, 変更の理由と方法について検討する。
我々は、この領域における今後の研究の指針として、重要な発見を議論し、オープンな研究課題の概要を述べる。
関連論文リスト
- TodoEvolve: Learning to Architect Agent Planning Systems [68.48983335970901]
TodoEvolveは、タスク固有の計画を自律的に合成し、動的に修正するメタプランニングパラダイムである。
PlanFactoryは異種計画パターンの共通インターフェースを提供する。
TodoEvolveは、経済的なAPIコストとランタイムオーバーヘッドを維持しながら、慎重に設計された計画モジュールを一貫して上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-08T06:37:01Z) - Personalized Medication Planning via Direct Domain Modeling and LLM-Generated Heuristics [69.68947055238557]
パーソナライズされた治療を生成するために使われる一般的なドメイン記述言語(pddlp)。
一般的な検索は、医師との密接な作業を可能にするレベルまで、医薬品計画のスケールアップに使用されていた。
その結果、カバー範囲と計画時間を大幅に改善し、医薬品の数を少なくとも28に増やし、医薬品計画が実用化に一歩近づいたことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-07T08:19:29Z) - Future Predictive Success-or-Failure Classification for Long-Horizon Robotic Tasks [6.844121549749507]
本稿では,将来予測型成功・失敗・失敗分類手法を提案する。
提案手法は,行動計画の実行を伴わずに成功・失敗分類を可能にするために,長期予測法を用いている。
本手法の有効性は分類とロボットマニピュレーション実験を通じて実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-04T12:49:42Z) - 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) - Learning adaptive planning representations with natural language
guidance [90.24449752926866]
本稿では,タスク固有の計画表現を自動構築するフレームワークであるAdaについて述べる。
Adaは、プランナー互換の高レベルアクション抽象化と、特定の計画タスク領域に適応した低レベルコントローラのライブラリを対話的に学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T23:35:31Z) - A Planning Ontology to Represent and Exploit Planning Knowledge for Performance Efficiency [6.87593454486392]
我々は,エージェントを世界の初期状態から望ましい目標状態へ移動させる一連の行動を見つけることを目的として,自動計画の問題を考える。
利用可能なプランナと多様なプランナドメインが多数用意されていると仮定し、適切なプランナを特定し、ドメインのパフォーマンスを向上させるために活用できる不可欠な情報を持っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T14:51:07Z) - Towards Automated Process Planning and Mining [77.34726150561087]
我々は、AIとBPM分野の研究者が共同で働く研究プロジェクトについて紹介する。
プロセスモデルを自動的に導出するための総合的な研究課題、研究の関連分野、および総合的な研究枠組みについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-18T16:41:22Z) - Task Scoping: Generating Task-Specific Abstractions for Planning [19.411900372400183]
オープンスコープの世界モデルを用いた特定のタスクの計画は、計算的に難解である。
本稿では,初期条件,目標条件,タスクの遷移力学構造に関する知識を活用するタスクスコーピングを提案する。
タスクスコーピングは、関連要因やアクションを決して削除せず、その計算複雑性を特徴づけ、特に有用である計画上の問題を特徴づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-17T21:19:25Z) - iCORPP: Interleaved Commonsense Reasoning and Probabilistic Planning on
Robots [46.13039152809055]
我々はiCORPPと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し、現在の世界状態を同時に推定し、世界ダイナミクスの推論を行い、タスク指向のコントローラを構築する。
結果は、競合するベースラインと比較して、スケーラビリティ、効率、適応性が大幅に改善されたことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-18T17:46:59Z) - Multi-tier Automated Planning for Adaptive Behavior (Extended Version) [0.4129225533930965]
本稿では,異なる仮定セットの仕様を計画するための多層フレームワークを提案する。
非決定論的計画形式への簡潔なコンパイルによる問題インスタンスの解法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-27T21:16:01Z)
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。