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网格图可达性和益智游戏
我们研究了求解迷宫类问题的 CP 和 SAT 方法，提出了一种新的可达性编码，并通过实验证明这种新编码在以 SAT 为范式的规划问题中，尤其是考虑到同时执行多个动作时是非常适用的。
PDF9 months ago
大型语言模型生成游戏关卡
本文探讨了使用大型语言模型 (LLMs) 生成 Sokoban 游戏关卡的可行性及效果，发现 LLMs 能够生成关卡，且其性能随数据集规模的提高而显著提高。同时，文章也介绍了控制 LLMs 关卡生成器的初步实验结果，并探讨了未来研究的有 p
PDFa year ago
基于深度神经网络的 Sokoban 计划中左重尾的影响及其策略和价值网络的有效性
通过将传统搜索方法与深度神经网络（DNN）相结合，对 Sokoban 进行了研究，发现 DNN 的策略和价值网络对于搜索具有出色的引导启发作用，特别是策略网络能够避免探索指数大小子树以实现左重尾的多项式缩放，因此随机重启在 DNN-base
PDF2 years ago
ICLR快速而精确：利用自适应子目标搜索调整计划视界
AdaSubS 是一种自适应搜索方法，通过不同距离下生成不同的子目标，利用核实机制过滤不可达的子目标，实现长短子目标策略的高效平衡，从而在三个复杂推理任务中显著优于分层规划算法 —— 推箱子游戏，魔方和 INT 不等式证明基准。
PDF2 years ago
ICML基于图神经网络的符号关系深度强化学习
通过图神经网络和自回归策略分解，构建了一个深度强化学习框架，在多样化场景下表现出了出色的竞争能力和卓越的零 - shot 泛化能力.
PDF4 years ago
IJCAI使用课程驱动的深度强化学习解决困难的人工智能计划实例
本文介绍了一个基于深度强化学习和课程驱动方法的方法，该方法可以自动发现领域结构并解决 AI 计划中的 PSPACE 完全问题，这是其他现代求解器无法解决的。
PDF4 years ago