Jun, 2022

从部分和噪声观测中准确推断 HDDL 领域的学习算法

PDF
TL;DR采用语法归纳的方法，HierAMLSI 能够以高精度学习带有噪声和部分观察的 HTN 计划域的行动模型和分解。
hierarchical task networkhtn formalismgrammar inductionpreconditionsplanning domain knowledge
发现论文，激发创造
  • 通过任务插入与偏好优化 HTN 方法

    本文提出了一种 HBNI (基于优先级偏好的任务嵌入法) 学习框架，用于通过任务插入来完善 HTN 方法，以及解决传统 HTN 学习方法中未考虑分层领域知识的问题。实验结果表明，该方法能够有效地解决新的 HTN 规划实例。

    Nov, 2019

  • 从地标自动学习 HTN 方法

    CURRICULAMA 是一种完全自动化学习过程的 HTN 方法学习算法，利用地标分析组合注释任务，并利用课程学习从简单到复杂地排序方法的学习，消除了 HTN-MAKER 中需要手动输入的核心问题，并证明了 CURRICULAMA 的合理性，实验证明其在学习完整一套方法上具有与 HTN-MAKER 相当的收敛速度。

    Apr, 2024

  • HDDL 2.1：面向时态 HTN 规划定义形式与语义

    本文探讨了如何通过从 PDDL 2.1 中汲取灵感以表示数字和时间表达式，来扩展 HDDL，从而填补 HDDL 在实际应用中缺少数字和时间约束的问题。

    Jun, 2023

  • 层次化任务网络规划概述

    提出了一个基于框架的方法以比较和分析使用 Hierarchical Task Network（HTN）规划解决 Web 服务复合问题的途径，并探讨了 HTN 规划的成就，规划模型及其在真实应用中的适用性。

    Mar, 2014

  • HDDL 2.1: 迈向具有时间定义的 HTN 形式化语言

    本文探讨如何扩展 HDDL 以支持 PDDL 2.1 和 ANML 引入的时间和数字限制表达式。作者提出了语义和语法方面的需求，并以地球观测卫星计划问题的建模为例进行了说明。

    Jun, 2022

  • 高血压和全序向前分解优化

    通过三阶段编译器设计优化预处理，构建基于 Hierarchical Task Networks 的 HTN planner，提高运行效率。

    Jul, 2022

  • 使用非时间启发式指导 HTN 时间规划中的搜索

    本文提出了一种使用现有启发式方法解决 HTN 问题的新型 POCL（偏序因果链接）方法，实验证明该方法表现优秀且能够优于现有方法，从而解决了缺乏正式和一致定义的时间分层规划问题的不便。

    Jun, 2023

  • 促进协作多智能体强化学习的层次任务网络规划

    本篇论文提出了 SOMARL 框架，利用符号知识嵌入 HTN 和元控制器中的 MARL 环境中，针对 FindTreasure 和 MoveBox 两种基准实验表现出比现有技术和基于子目标的基线更好的绩效。

    Jun, 2023

  • 一种用于并发计划的高层任务网络到 STRIPS 编码的高效方法

    本文利用 HTN 形式来表达分解任务子任务的广泛计划问题，并提出了一种新的能够生成并发计划的 HTN 到 STRIPS 编码，实验证明该编码在分层 IPC 基准测试上优于以往方法。

    Jun, 2022

  • 利用自然语言指导学习自适应规划表示

    Ada 使用语言模型从任务通用的背景知识中自动构建特定任务的规划表示，通过与其他使用语言模型进行顺序决策的方法相比，在两个基准任务上表现出更准确的计划和更好的任务复杂性泛化能力。

    Dec, 2023