AAAINov, 2018

学习特征和抽象行动以计算广义计划

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TL;DR本文介绍了一种结合自动学习和规划的方法来解决泛化计划问题，主要通过 Max SAT 表达式从已知实例的状态变迁中自动学习特征和抽象动作，并使用 fully observable 非确定性规划器生成泛化计划。实验结果展示了该方法的有效性。
generalized planningfeature valuesfully observable non-deterministic plannersautomatic learningmax sat formulation
发现论文，激发创造
  • 广义规划中的特征、投影和表示变化

    本文将广义规划的标准公式扩展到包括关系型规划域，通过使用抽象动作进行策略生成和基于 FOND 计划器的计算。

    Jan, 2018

  • 发现用于通用任务和动作规划的状态和动作抽象

    本文提出一种算法，用于通过学习特征、抽象和广义计划来解决连续机器人任务和运动规划中的困难问题。研究表明，仅使用少量示例学习的简单广义计划可以用于优化 TAMP 求解器的搜索效率。

    Sep, 2021

  • 学习完全可观察的非确定性计划领域的广义策略

    扩展学习通用策略的公式和组合方法以解决完全可观察、非确定性（FOND）领域的规划问题，通过实验证实所得方法在多个 FOND 规划基准领域上，并验证了其正确性。学习 FOND 规划的通用策略方法可以被视为在抽象空间中寻找解决方案的一种替代 FOND 规划方法，该抽象空间由需要学习的特征定义。

    Apr, 2024

  • 无监督从少量样本学习通用政策

    此研究提出了一种替代方法来计算更具表现力的通用策略，该方法不需要样本计划或 QNP 计划程序。该方法可以用机器学习中的标准术语来描述，通过定义来自规划示例中的谓词的大但有限的功能池，并寻找用于将 “好” 与 “坏” 状态转换和目标与非目标分开的一小部分功能。然后，这将作为单个组合优化问题一起解决，用加权最大满足问题来表示。

    Jan, 2021

  • 推广规划的可靠抽象保证 (扩展论文)

    本研究针对广义规划中的归纳学习过程中模型广化限制的问题，提出基于全量数据的抽象模型和自动化合成方法，并形式化证明了其可行性和正确性。

    May, 2019

  • 学习抽象世界模型用于值保持规划和选项

    通过学习抽象 MDP（Markov 决策过程）来提高智能体在多任务环境中的决策和学习效率。

    Jun, 2024

  • 学习用于符号规划的通用类型动作

    提出了一种通过给定的实体层次结构和观察到的相似行为来泛化符号动作的新概念，证明在虚拟的网格化厨房环境中可以从少量观察中学习到类型泛化的动作，并且在规划过程中引入了一种即时泛化机制，能够解决包括更长序列、新实体和未预期环境行为的未见任务组合。

    Aug, 2023

  • 泛化规划中的新颖性和提升型有用动作

    介绍了基于规划程序的行动新颖性排名概念以及新颖性优化的 GP 算法，采用基于最佳优先搜索 BFS（v） 和其渐进变体 PGP（v）的方法，引入来自行动方案的提高可行性行动，并提出了新的评估函数和结构化程序限制，以扩展搜索范围。经实验证明，新算法 BFS（v）和 PGP（v）在标准通用计划基准测试中优于现有算法。

    Jul, 2023

  • 广义规划的声音抽象的自动验证

    本文基于 Cui 等人的研究，探索了用于广义规划的 sound abstraction 的自动验证，并提出了基于模型理论的 sound 和 complete abstraction 的定义。本文还提出了可验证 sound abstraction 的充分条件，并开发了处理计数和传递闭包的方法来实现其验证。最后，本文实现了一个 sound abstraction 验证系统，并在几个领域进行了实验。

    May, 2022

  • 学习广义关系启发式网络进行模型无关规划

    利用深度神经网络学习适用于不同对象及数量的通用启发式方法，以解决当前计算复杂性问题所依赖的手工编码符号动作模型和启发式函数生成器效率不高的问题。实证评估表明，由此方法计算的通用启发函数可轻松应用于不同对象、数量显著大于训练数据的问题。

    Jul, 2020