[論文レビュー] 2Planning for Contingencies: A Decision-based Approach

L. Pryor, Gregg Collins|arXiv (Cornell University)|May 1, 1996

Logic, Reasoning, and Knowledge参考文献 2被引用数 5

ひとこと要約

この論文では、計画内の意思決定ステップを明示的にモデル化することで、AI計画における不確実性に対処する部分順連携計画法Cassandraを紹介する。意思決定を計画の第一級コンポーネントとして扱い、必要な知識を入手するためのサブゴールを引き起こすことで、実行時における条件に応じて行動が変化する整合性のある連携計画の構築を可能にし、多様な意思決定手順を統合するための柔軟な基盤を提供する。

ABSTRACT

A fundamental assumption made by classical AI planners is that there is no uncertainty in the world: the planner has full knowledge of the conditions under which the plan will be executed and the outcome of every action is fully predictable. These planners cannot therefore construct contingency plans, i.e., plans in which different actions are performed in different circumstances. In this paper we discuss some issues that arise in the representation and construction of contingency plans and describe Cassandra, a partial-order contingency planner. Cassandra uses explicit decision-steps that enable the agent executing the plan to decide which plan branch to follow. The decision-steps in a plan result in subgoals to acquire knowledge, which are planned for in the same way as any other subgoals. Cassandra thus distinguishes the process of gathering information from the process of making decisions. The explicit representation of decisions in Cassandra allows a coherent approach to the problems of contingent planning, and provides a solid base for extensions such as the use of different decision-making procedures.

研究の動機と目的

• 古典的AI計画法が完全な世界の知識と決定的結果を仮定するという制限を克服すること。
• 不確実な条件下で行動が変化する連携計画の構築を可能にすること。
• 計画における情報収集プロセスと意思決定の分離を実現すること。
• 異なる意思決定手順を統合できる形式的かつ拡張可能なフレームワークを提供すること。

提案手法

• Cassandraは、部分順計画内に明示的な意思決定ステップを埋め込むことで連携計画を表現する。
• 各意思決定ステップは、その意思決定に必要な知識を入手するためのサブゴールを生成する。
• 知識収集サブゴールは、計画プロセス内の他のサブゴールと同一に扱われる。
• 部分順構造を用いることで、アクションの順序付けの柔軟性を維持するとともに、依存関係を尊重する。
• 十分な情報が収集されると意思決定ステップが発火し、実行時における計画分岐の選択が可能になる。
• 意思決定論理から分離することで、さまざまな意思決定手順の統合が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 結果が不確実な場合に、どのようにして連携計画を体系的かつ構築可能にすることができるか？
• RQ2 計画実行中に効果的な意思決定を可能にするために、知識収集の役割は何か？
• RQ3 意思決定を行動実行から分離することで、モジュラリティと拡張性をどのように実現できるか？
• RQ4 多様な意思決定手順を1つの計画フレームワーク内に統合するための形式的構造は何か？

主な発見

• Cassandraは、知識収集を必要とする意思決定を計画コンポーネントとして明示的にモデル化することで、連携計画を効果的に構築する。
• 知識収集と意思決定の分離により、不確実性を効果的に扱う整合的でモジュラーなアプローチが可能になる。
• 部分順計画の使用により、実行時の柔軟性を保ちつつ必要な依存関係を維持できる。
• 異なる意思決定手順の統合が可能であり、適応性が向上する。
• 現実世界の不確実性に対処できるように計画システムを拡張するためのしっかりとした基盤を提供する。
• 論文における実験的評価は、不確実性下での連携計画の生成と実行において、このフレームワークの有効性を示している。