A Planning Ontology to Represent and Exploit Planning Knowledge for Performance Efficiency

要約

オントロジーは、豊富なメタデータを整理し、セマンティック クエリを介して新しい洞察の特定をサポートし、再利用を促進する機能で知られています。
この論文では、自動化された計画の問題について考察します。その目的は、エージェントを世界の初期状態から望ましい目標状態に移行させる一連のアクションを見つけることです。
私たちは、利用可能なプランナーが多数存在し、計画領域が多様であると仮定すると、次のように仮定します。
これらには、適切なプランナーを特定し、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重要な情報が含まれています。
私たちは、国際計画コンペティション (IPC) からの計画ドメインとプランナーに関するデータを使用して計画オントロジーを構築し、オントロジーが有望なプランナーの選択とマクロを使用したパフォーマンスの向上につながることを 2 つのユースケースで実験を通じて実証します。
計画オントロジーから抽出されたアクション順序付け制約。
また、さらなる研究を促進するために、計画のオントロジーと関連リソースをコミュニティが利用できるようにします。

要約(オリジナル)

Ontologies are known for their ability to organize rich metadata, support the identification of novel insights via semantic queries, and promote reuse. In this paper, we consider the problem of automated planning, where the objective is to find a sequence of actions that will move an agent from an initial state of the world to a desired goal state. We hypothesize that given a large number of available planners and diverse planning domains; they carry essential information that can be leveraged to identify suitable planners and improve their performance for a domain. We use data on planning domains and planners from the International Planning Competition (IPC) to construct a planning ontology and demonstrate via experiments in two use cases that the ontology can lead to the selection of promising planners and improving their performance using macros – a form of action ordering constraints extracted from planning ontology. We also make the planning ontology and associated resources available to the community to promote further research.

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