An Efficient Incremental Simple Temporal Network Data Structure for Temporal Planning

要約

時間的計画の問題を解決するための一般的な手法の 1 つは、因果的決定をヒューリスティック検索に要求することを、単純な時間的ネットワーク (STN) ソルバーに要求する時間的決定から切り離すことにあります。
このアーキテクチャでは、相互に関連する一連の STN の一貫性をチェックする必要があるため、以前の計算を段階的に再利用し、コストのかかるメモリの重複を回避する方法を備えていることが最も重要です。
この論文では、時間計画において STN がどのように使用されるかを詳細に説明し、このユースケースをサポートする明確なインターフェイスを特定し、このインターフェイスを実装する時間効率とメモリ効率の両方に優れた効率的なデータ構造を提示します。
\deltastn と呼ばれる私たちのデータ構造が、問題の時間計画シーケンスに関する他の最先端のアプローチよりも優れていることを示します。

要約(オリジナル)

One popular technique to solve temporal planning problems consists in decoupling the causal decisions, demanding them to heuristic search, from temporal decisions, demanding them to a simple temporal network (STN) solver. In this architecture, one needs to check the consistency of a series of STNs that are related one another, therefore having methods to incrementally re-use previous computations and that avoid expensive memory duplication is of paramount importance. In this paper, we describe in detail how STNs are used in temporal planning, we identify a clear interface to support this use-case and we present an efficient data-structure implementing this interface that is both time- and memory-efficient. We show that our data structure, called \deltastn, is superior to other state-of-the-art approaches on temporal planning sequences of problems.

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