In dieser Arbeit wird das Konzept der Meta-Operatoren eingeführt, bei denen mehrere Planungsoperatoren gleichzeitig angewendet werden können. Die Autoren zeigen, dass der Einsatz von Meta-Operatoren im Reinforcement Learning-Aktionsraum neue Möglichkeiten für die parallele Planung eröffnet.
Die Hauptziele der Arbeit sind:
Die Autoren integrieren Meta-Operatoren in einen Ansatz für generalisierte Planung mit Reinforcement Learning. Sie testen ihre Modelle auf Probleminstanzen aus den Internationalen Planungswettbewerben und auf zufällig generierten Problemen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von Meta-Operatoren die Abdeckung im Vergleich zu sequenziellen Modellen verbessert, insbesondere in Domänen, in denen es bisher schwierig war, Verallgemeinerungen zu erzielen.
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by Ánge... : arxiv.org 03-15-2024
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