Symbolic Numeric Planning with Patterns

要約

この論文では、シンボリック パターン プランニングと呼ばれる、線形数値計画問題を解決するための新しいアプローチを提案します。
計画問題 $\Pi$、境界 $n$、およびアクションの任意のシーケンスとして定義されるパターンが与えられると、境界 $n$ を使用して $\Pi$ の計画を見つける問題を次の式としてエンコードします。
最先端のロールアップおよびリラックス-リラックス-$\exists$ エンコーディングよりも変数や句が少なくなります。
さらに重要なのは、どのような制限でも、後者の 2 つのエンコーディングでは有効な計画を見つけることができるが、私たちのエンコーディングではそうではないということは決してないことを証明しています。
実験面では、今年の国際計画コンペティション (IPC) に参加したものを含む、他の 6 つの計画システムを検討し、プランナーの Patty が今年の IPC 問題に関して非常に優れた比較成績を収めていることを示します。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a novel approach for solving linear numeric planning problems, called Symbolic Pattern Planning. Given a planning problem $\Pi$, a bound $n$ and a pattern — defined as an arbitrary sequence of actions — we encode the problem of finding a plan for $\Pi$ with bound $n$ as a formula with fewer variables and/or clauses than the state-of-the-art rolled-up and relaxed-relaxed-$\exists$ encodings. More importantly, we prove that for any given bound, it is never the case that the latter two encodings allow finding a valid plan while ours does not. On the experimental side, we consider 6 other planning systems — including the ones which participated in this year’s International Planning Competition (IPC) — and we show that our planner Patty has remarkably good comparative performances on this year’s IPC problems.

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