Symbolic LTLf Best-Effort Synthesis

要約

非決定的な環境でタスクを遂行するために動作するエージェントを考慮します。
環境がどのように作用するかに関係なくタスクを遂行する戦略が存在しない場合、エージェントは少なくともそのタスクの遂行を妨げる戦略の採用を避けるべきです。
ベストエフォート合成は、この直感を捉えます。
この論文では、有限トレース (LTLf) 上の線形時相論理におけるベストエフォート合成のためのさまざまな記号的アプローチを考案し、比較します。
これらのアプローチは同じ基本コンポーネントに基づいていますが、これらのコンポーネントをどのように組み合わせるかが変化し、これが経験的評価によって確認されたように、アプローチのパフォーマンスに重大な影響を与えます。

要約(オリジナル)

We consider an agent acting to fulfil tasks in a nondeterministic environment. When a strategy that fulfills the task regardless of how the environment acts does not exist, the agent should at least avoid adopting strategies that prevent from fulfilling its task. Best-effort synthesis captures this intuition. In this paper, we devise and compare various symbolic approaches for best-effort synthesis in Linear Temporal Logic on finite traces (LTLf). These approaches are based on the same basic components, however they change in how these components are combined, and this has a significant impact on the performance of the approaches as confirmed by our empirical evaluations.

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