Fast and Precise: Adjusting Planning Horizon with Adaptive Subgoal Search

要約

タイトル：適応的サブゴール検索による高速かつ正確な計画ホライゾンの調整

要約：
– 複雑な思考問題には、行動計画を決定するために必要な計算コストが異なる状態が含まれている。
– この特性を利用して、計画ホライゾンを適応的に調整する検索方法であるAdaptive Subgoal Search (AdaSubS)を提案している。
– これを行うために、AdaSubSは異なる距離で多様なサブゴールのセットを生成する。検証メカニズムを使用して到達不能なサブゴールを素早く除外し、実行可能なさらなるサブゴールに焦点を当てることができる。
– これにより、AdaSubSは長いサブゴールでの計画をより効率的に実行することと、短いサブゴールでの細かな制御を利用することで、困難な計画問題にスケーリングすることができる。
– 我々は、AdaSubSが3つの複雑な思考タスク（Sokoban、Rubik’s Cube、不等式証明ベンチマークINT）で階層的計画アルゴリズムを大幅に超えることを示している。

要約(オリジナル)

Complex reasoning problems contain states that vary in the computational cost required to determine a good action plan. Taking advantage of this property, we propose Adaptive Subgoal Search (AdaSubS), a search method that adaptively adjusts the planning horizon. To this end, AdaSubS generates diverse sets of subgoals at different distances. A verification mechanism is employed to filter out unreachable subgoals swiftly, allowing to focus on feasible further subgoals. In this way, AdaSubS benefits from the efficiency of planning with longer subgoals and the fine control with the shorter ones, and thus scales well to difficult planning problems. We show that AdaSubS significantly surpasses hierarchical planning algorithms on three complex reasoning tasks: Sokoban, the Rubik’s Cube, and inequality proving benchmark INT.

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arxiv.jp, OpenAI