Multi-Valued Partial Order Plans in Numeric Planning

要約

多くの計画形式では、数値とブール効果の混合が許可されています。
しかし、これらの形式主義のほとんどは決定不可能です。
このペーパーでは、アクションのさまざまな発生数を調査することによって、この決定不可能性の考えられる原因を分析します。このアプローチは、計量流暢な人々にとって以前に有用であることが証明されていました。
まず、制限タスクとして知られる数値計画問題を検索問題として再定式化します。
次に、ヒューリスティックを使用して数値計画の NP 完全フラグメントを見つける方法を示します。
これを達成するために、(順次および並列) プランの最小コミットメントのコンパクトな表現である、多値半順序プランのアイデアを開発します。
最後に、この表現にソフトな前提条件を組み込むための最適化手法を検討します。

要約(オリジナル)

Many planning formalisms allow for mixing numeric with Boolean effects. However, most of these formalisms are undecidable. In this paper, we will analyze possible causes for this undecidability by studying the number of different occurrences of actions, an approach that proved useful for metric fluents before. We will start by reformulating a numeric planning problem known as restricted tasks as a search problem. We will then show how an NP-complete fragment of numeric planning can be found by using heuristics. To achieve this, we will develop the idea of multi-valued partial order plans, a least committing compact representation for (sequential and parallel) plans. Finally, we will study optimization techniques for this representation to incorporate soft preconditions.

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