Apr, 2024

从地标自动学习 HTN 方法

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TL;DRCURRICULAMA 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。
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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

  • 从部分和噪声观测中准确推断 HDDL 领域的学习算法

    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。

    Jun, 2022

  • 基于层次任务网络的智能辅导框架：HTN-Based Tutors

    使用基于 HTN 的智能教师框架，我们可以提供个性化、适应性的学习体验，并解决现有框架中知识粒度和所提供指导的挑战。

    May, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • HATP：用于机器人的 HTN 规划器

    本文介绍了一种扩展传统 HTN 计划架构的 HATP 计划框架，该框架将社交规则和几何推理结合起来，将代理人视为一等实体，使其更适合机器人学，并在线验证当前由 HATP 执行的人类 / 机器人行为。

    May, 2014

  • 高血压治疗计划中的风险意识

    研究提出一个通用框架，允许在分层任务网络计划过程中估算不确定成本的概率分布，实现风险感知规划并计算最高期望效用风险规避计划。

    Apr, 2022

  • 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

  • HuCurl: 人类引导的课程发现

    介绍课程发现问题，提出一种能够在课程空间内根据样本难度的先验知识，发现有效课程的课程学习框架。使用注释熵和损失作为难度度量标准，我们发现：（i）对于给定的模型和数据集，顶级发现的课程通常是非单调课程，而不是现有文献中的单调课程，（ii）普遍的易于难或难于易过渡课程往往存在表现不佳的风险，（iii）在较小的数据集和模型上表现良好的课程在较大数据集和模型上表现也很好。该框架包含一些现有的课程学习方法，并可以发现在几个自然语言处理任务上优于它们的课程。

    Jul, 2023