Zwei Kompilierungsmethoden für Lifted Planning verbessern Planungsspezifikationen

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
Anzeige

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv werden zwei neue Verfahren vorgestellt, die qualitative Zustands­trajektorien­beschränkungen in PDDL‑Planungsproblemen ohne vorheriges Grounding kompiliert. Dadurch lassen sich große Planungsaufgaben mit vielen Objekten und hoch‑aritäts­igen Aktionen effizienter lösen.

Planungs­systeme nutzen häufig qualitative Beschränkungen, um Sicherheitsanforderungen, Aufgabengruppierungen oder Zwischenschritte zu modellieren. Traditionell werden diese Beschränkungen durch Compiler in reine PDDL‑Spezifikationen überführt, bevor ein Planner ausgeführt wird. Der Nachteil: die meisten Compiler müssen die gesamte Problem­domäne erst vollständig grounden, was bei großen Instanzen zu einem exponentiellen Anstieg der Problem­größe führt.

Die beiden neuen Methoden umgehen dieses Grounding, indem sie die Beschränkungen direkt in einer „lifted“ Form verarbeiten. Die Autoren zeigen mathematisch, dass die kompilierten Spezifikationen korrekt sind und geben die Worst‑Case‑Zeitkomplexität an. Damit wird die Skalierbarkeit deutlich verbessert, ohne die Expressivität zu verlieren.

In einer reproduzierbaren Evaluation wurden die Verfahren auf den Domänen der jüngsten International Planning Competition getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass die kompilierten Spezifikationen bis zu mehreren Größenordnungen kompakter sind als bei herkömmlichen Grounding‑basierten Compilern, während die Planerleistung mit modernen State‑of‑the‑Art‑Planern vergleichbar bleibt.

Diese Fortschritte markieren einen wichtigen Schritt in Richtung praktikabler, groß angelegter Planungs­lösungen, die sowohl die Komplexität der Beschränkungen als auch die Größe der Problem­domäne berücksichtigen.

Ähnliche Artikel