On Computing Plans with Uniform Action Costs

要約

現実世界の計画アプリケーションの多くでは、エージェントは、アクションのコストができるだけ均一になる計画を見つけることに関心があるかもしれません。
このような計画は、エージェントに安定性と予測可能性の感覚を提供します。これは、人間が計画ツールによって提案された計画を実行するエージェントである場合に重要な機能です。
この文書では、3 つの均一性メトリクスを自動計画に適用し、アクション コストの合計とアクション コストの均一性を辞書編集的に最適化できる計画ベースの編集を紹介します。
有名な計画ベンチマークと新しい計画ベンチマークの両方での実験結果は、再定式化されたタスクを実際に効果的に解決して統一された計画を生成できることを示しています。

要約(オリジナル)

In many real-world planning applications, agents might be interested in finding plans whose actions have costs that are as uniform as possible. Such plans provide agents with a sense of stability and predictability, which are key features when humans are the agents executing plans suggested by planning tools. This paper adapts three uniformity metrics to automated planning, and introduce planning-based compilations that allow to lexicographically optimize sum of action costs and action costs uniformity. Experimental results both in well-known and novel planning benchmarks show that the reformulated tasks can be effectively solved in practice to generate uniform plans.

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