Projection Abstractions in Planning Under the Lenses of Abstractions for MDPs

要約

抽象化の概念は、AIプランニングと割引マルコフ決定過程（MDP）の両方の文脈で独自に発展してきた。しかし、プランニングとMDPの文脈における抽象化の構築と使用方法は、多くの共通点が強調できるにもかかわらず、異なっている。今日に至るまで、抽象化という問題に関して2つの分野を関連付け、統一しようとする研究はなく、すべての異なる仮定と、それが抽象化の使用方法に及ぼす影響を解明していない。そこで本論文では、割引MDPのレンズを通してプランニングにおける投影抽象化を見ることで、これを実現することを目指す。古典的または確率的なプランニング技法に従って構築された射影抽象から出発して、割引MDPで利用可能な抽象化フレームワークの下で同じ抽象化がどのように得られるかを示す。その過程で、両者の計算上の利点と欠点、表現上の利点と欠点に焦点を当て、両分野にとって興味深い新しい研究の方向性を指摘する。

要約(オリジナル)

The concept of abstraction has been independently developed both in the context of AI Planning and discounted Markov Decision Processes (MDPs). However, the way abstractions are built and used in the context of Planning and MDPs is different even though lots of commonalities can be highlighted. To this day there is no work trying to relate and unify the two fields on the matter of abstractions unraveling all the different assumptions and their effect on the way they can be used. Therefore, in this paper we aim to do so by looking at projection abstractions in Planning through the lenses of discounted MDPs. Starting from a projection abstraction built according to Classical or Probabilistic Planning techniques, we will show how the same abstraction can be obtained under the abstraction frameworks available for discounted MDPs. Along the way, we will focus on computational as well as representational advantages and disadvantages of both worlds pointing out new research directions that are of interest for both fields.

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