General Policies, Subgoal Structure, and Planning Width

要約

アトミックな目標を持つ古典的な計画領域の多くは、IW と呼ばれる単純な多項式探索手順を使用して解決できることが観察されています。この手順は、時間内に問題の幅が指数関数的に実行されます。この場合、問題の幅は制限されていて小さくなります。
しかし、幅の概念は BFWS などの最先端の計画アルゴリズムの一部となっていますが、アトミックな目標を考慮した場合に、なぜこれほど多くのベンチマーク ドメインに制限された幅があるのか​​については十分な説明がありません。
この研究では、境界のある幅を、各計画インスタンスで境界のあるサイズのアトムのタプルによって表される一般的な最適ポリシーの存在と関連付けることによって、この問題に対処します。
また、多くのドメインには制限付きのシリアル化された幅がありますが、制限された幅がないため、より広い範囲を持つ (明示的な) シリアル化とシリアル化された幅の概念も定義します。
このような問題は、シリアル化 IW アルゴリズムの適切な変形により、多項式時間で非最適に解決されます。
最後に、一般的なポリシーの言語とシリアル化のセマンティクスを組み合わせて、スケッチ形式のコンパクトな形式でシリアル化を指定するための、シンプルで意味のある表現力豊かな言語を生成します。これは、ドメイン制御の知識を手作業でエンコードしたり学習したりするために使用できます。
それは小さな例からです。
スケッチはサブゴールの観点から一般的な問題の分解を表現し、境界のある幅のスケッチは多項式時間で解決できる問題の分解を表現します。

要約(オリジナル)

It has been observed that many classical planning domains with atomic goals can be solved by means of a simple polynomial exploration procedure, called IW, that runs in time exponential in the problem width, which in these cases is bounded and small. Yet, while the notion of width has become part of state-of-the-art planning algorithms such as BFWS, there is no good explanation for why so many benchmark domains have bounded width when atomic goals are considered. In this work, we address this question by relating bounded width with the existence of general optimal policies that in each planning instance are represented by tuples of atoms of bounded size. We also define the notions of (explicit) serializations and serialized width that have a broader scope as many domains have a bounded serialized width but no bounded width. Such problems are solved non-optimally in polynomial time by a suitable variant of the Serialized IW algorithm. Finally, the language of general policies and the semantics of serializations are combined to yield a simple, meaningful, and expressive language for specifying serializations in compact form in the form of sketches, which can be used for encoding domain control knowledge by hand or for learning it from small examples. Sketches express general problem decompositions in terms of subgoals, and sketches of bounded width express problem decompositions that can be solved in polynomial time.

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