Planning Landmark Based Goal Recognition Revisited: Does Using Initial State Landmarks Make Sense?

要約

目標認識は、多くのアプリケーション ドメイン (パーベイシブ コンピューティング、侵入検知、コンピュータ ゲームなど) において重要な問題です。
多くのアプリケーション シナリオでは、目標認識アルゴリズムが観察されたエージェントの目標をできるだけ早く認識できることが重要です。
ただし、計画としての計画認識の分野における初期のアプローチの多くは、解を計算するために非常に大量の計算時間を必要とします。
主にこの問題に対処するために、最近、Pereira et al.
は、ランドマークの計画に基づいた、以前のアプローチよりもはるかに計算効率の高いアプローチを開発しました。
ただし、Pereira et al. が提案したこのアプローチでは、自明なランドマークも使用します (つまり、初期状態と目標の説明の一部である事実は、定義上ランドマークです)。
この論文では、ランドマークベースの目標認識アプローチの計画において、初期状態の一部であるランドマークを使用しても何の利益ももたらさないことを示します。
実験結果は、目標認識の初期状態ランドマークを省略すると、目標認識パフォーマンスが向上することを示しています。

要約(オリジナル)

Goal recognition is an important problem in many application domains (e.g., pervasive computing, intrusion detection, computer games, etc.). In many application scenarios, it is important that goal recognition algorithms can recognize goals of an observed agent as fast as possible. However, many early approaches in the area of Plan Recognition As Planning, require quite large amounts of computation time to calculate a solution. Mainly to address this issue, recently, Pereira et al. developed an approach that is based on planning landmarks and is much more computationally efficient than previous approaches. However, the approach, as proposed by Pereira et al., also uses trivial landmarks (i.e., facts that are part of the initial state and goal description are landmarks by definition). In this paper, we show that it does not provide any benefit to use landmarks that are part of the initial state in a planning landmark based goal recognition approach. The empirical results show that omitting initial state landmarks for goal recognition improves goal recognition performance.

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