이 논문은 실제 세계의 많은 계획 응용 프로그램에서 관심이 있을 수 있는 새로운 목표를 소개한다: 행동 비용이 가능한 균일한 계획을 찾는 것. 이를 위해 세 가지 분산 지표(다른 행동 비용 수, 델타, 범위)를 자동화된 계획에 적용하고, 이를 최적화하는 계획 기반 컴파일레이션을 제안한다.
첫 번째 컴파일레이션은 다른 행동 비용 수를 최소화한다. 이는 엄격한 등질성을 만족하므로 표준 A*로 효율적으로 해결할 수 있다.
두 번째와 세 번째 컴파일레이션은 각각 델타와 범위를 최소화한다. 이들은 엄격한 등질성을 만족하지 않으므로 더 복잡한 컴파일레이션이 필요하다. 이 컴파일레이션들은 새로운 명제와 행동을 도입하여 계획 과정에서 분산 지표를 추적하고 최소화한다.
실험 결과는 제안된 컴파일레이션이 실제로 균일한 계획을 생성할 수 있음을 보여준다. 특히 다른 행동 비용 수를 최소화하는 컴파일레이션은 표준 계획 문제와 비슷한 수준의 성능을 보인다. 이 컴파일레이션으로 생성된 계획은 더 복잡한 분산 지표도 암묵적으로 최적화할 수 있어, 실제 응용 프로그램에서 균일한 계획을 생성하는 데 좋은 후보가 된다.
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