Apr, 2024

一些命令很重要：在高质量计划中部分保留订单

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TL;DR使用规划在现实应用中生成多个计划的能力是至关重要的。我们提出了一种在计划中选择重要顺序的方法，介于最高质量规划和无序最高质量规划问题之间，并探索了适应部分序减少搜索修剪技术来解决这个新的计算问题的方法，并通过实验证明了利用这种技术在这种情况下的好处。
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发现论文，激发创造
  • 数字规划中的多值部分有序计划

    通过研究动作的不同发生次数来分析导致规划正式化丧失可决定性的可能原因，使用多值偏序计划的概念实现了一个 NP 完全的数值规划片段，并研究了软性前提的优化技术。

    Jul, 2023

  • 通过块替换提高计划执行的灵活性

    通过使用块去排序的策略，本研究提出了一种改进计划灵活性的方法，通过替换子计划中的行动来增加计划的灵活性，并通过消除冗余行动和优化重排策略的方式在国际规划竞赛 (IPC) 的基准问题上实验证明了该方法的显著改善。

    Jun, 2024

  • 统一和认证高质量规划

    这篇论文将现有的定义统一为一种基于支配关系的定义，证明了不同的计算问题实际上对应于不同的支配关系，提出了一种有效证明各种高质量规划问题的方法，并提出了一种新的转化方法以有效证明无循环的高质量规划。

    Mar, 2024

  • 具有并发相互作用动作的部分序规划

    该论文介绍了如何使用 STIRPS 操作表示语言来实现多个执行器的代理计划生成，通过小的修改可以实现交互作用的并发操作，通过开发一个名为 POMP 的部分排序规划器，可以扩展现有的部分排序规划器来进行计划。

    Jun, 2011

  • 通过块替换提高部分顺序计划的执行并发性

    通过引入并行执行和优化，将部分有序计划（POP）转换为并行计划，以提高计划的灵活性和资源利用效率。

    Jun, 2024

  • 偏好基于规划的随机环境：从部分有序时态目标到最受欢迎的策略

    使用局部有序偏好对具有时限目标的马尔可夫决策过程进行决策和概率规划，将部分有序偏好通过引入顺序理论映射到这些目标的偏好决策，从而综合出最喜欢的策略。

    Mar, 2024

  • 模拟器上的多样化，Top-k 和 Top-Quality 规划

    使用蒙特卡洛树搜索方法来解决无法使用经典规划器解决的问题，并在路径规划问题中演示了该方法可以生成多样化和高质量的计划集合。

    Aug, 2023

  • 具有时态目标部分有序偏好的概率规划

    本文研究了具有对时间目标的偏好的随机系统规划，并引入了一种特殊类型的有限状态自动机，它被称为 “喜好自动机”。作者将该自动机转化为被用于概率规划的策略偏好，建立了多目标马尔可夫决策过程并证明了其有效性。

    Sep, 2022

  • 概率规划的计算复杂度

    研究了具有平面和命题表示的概率规划领域中测试和寻找小规划的计算复杂性，发现问题的复杂性分别属于 PL，P，NP，co-NP，PP，NP^PP，co-NP^PP 和 PSPACE，提出了一个新的基本 NP^PP 完全问题 E-MAJSAT，表明 E-MAJSAT 问题的启发式算法的开发对于广泛问题的高效算法很重要。

    Aug, 1998

  • 计算具有统一行动成本的计划

    在许多实际的规划应用中，代理人可能对寻找其动作成本尽可能均匀的计划感兴趣。本文将三个一致性度量指标应用于自动规划，并引入基于规划的编译方法，允许按词典顺序优化动作成本总和和动作成本的均匀性。在知名和新颖的规划基准实验结果中显示，可以有效地解决重构的任务以产生均匀的计划。

    Feb, 2024