Generalising Planning Environment Redesign

要約

環境デザインでは、ある利害関係者が環境に変更を適用することで、別のエージェントの決定に影響を与えようとします。
計画環境 (再) 設計に関するほとんどの研究では、関係者の目的は、目標と計画の認識を容易にし、環境変更の空間を探索して、それらのタスクを簡素化し、特定の指標を最適化する最小限の変更セットを見つけることであると想定しています。
この検索空間は通常、扱いにくいため、既存のアプローチでは、検索をより効率的に実行するためにメトリックに依存した枝刈り手法を考案しています。
その結果、さまざまな目的や指標にわたって一般化できないアプローチが生じます。
この論文では、利害関係者はエージェントの目標や計画を認識することに必ずしも関連していない目標や指標を持つ可能性があると主張します。
したがって、計画環境の再設計のタスクを一般化するために、指標にとらわれず、最高品質の計画に関する最近の研究を活用して、関係者の目的と指標に従って計画環境を効率的に再設計する一般的な環境再設計アプローチを開発します。
一連の環境再設計ベンチマークに関する実験では、目標の認識を容易にするなどのよく知られた指標を使用する場合、私たちの一般的なアプローチが既存のアプローチよりも優れていること、およびさまざまな指標の新しいセットを最適化する環境再設計タスクを解決する際の有効性を示しています。

要約(オリジナル)

In Environment Design, one interested party seeks to affect another agent’s decisions by applying changes to the environment. Most research on planning environment (re)design assumes the interested party’s objective is to facilitate the recognition of goals and plans, and search over the space of environment modifications to find the minimal set of changes that simplify those tasks and optimise a particular metric. This search space is usually intractable, so existing approaches devise metric-dependent pruning techniques for performing search more efficiently. This results in approaches that are not able to generalise across different objectives and/or metrics. In this paper, we argue that the interested party could have objectives and metrics that are not necessarily related to recognising agents’ goals or plans. Thus, to generalise the task of Planning Environment Redesign, we develop a general environment redesign approach that is metric-agnostic and leverages recent research on top-quality planning to efficiently redesign planning environments according to any interested party’s objective and metric. Experiments over a set of environment redesign benchmarks show that our general approach outperforms existing approaches when using well-known metrics, such as facilitating the recognition of goals, as well as its effectiveness when solving environment redesign tasks that optimise a novel set of different metrics.

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