[論文レビュー] Planning and Scheduling in Hybrid Domains Using Answer Set Programming

Sandeep Chintabathina|arXiv (Cornell University)|Jan 8, 2013

Logic, Reasoning, and Knowledge参考文献 8被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、離散的および連続的ダイナミクスを併せ持つハイブリッドドメインにおける計画とスケジューリング問題を解くための新規なアプローチを提示する。行動言語Hを用いてモデル化し、A-Prologを介して答え集合プログラミング（ASP）に理論を変換する。この手法により、制約充足と答え集合計算を統合したハイブリッドソルバEZCSPを用いて、330分の期限内にマルチエージェント移動シナリオの有効な計画とスケジュールを効率的に生成できる。

ABSTRACT

In this paper we present an Action Language-Answer Set Programming based approach to solving planning and scheduling problems in hybrid domains - domains that exhibit both discrete and continuous behavior. We use action language H to represent the domain and then translate the resulting theory into an A-Prolog program. In this way, we reduce the problem of finding solutions to planning and scheduling problems to computing answer sets of A-Prolog programs. We cite a planning and scheduling example from the literature and show how to model it in H. We show how to translate the resulting H theory into an equivalent A-Prolog program. We compute the answer sets of the resulting program using a hybrid solver called EZCSP which loosely integrates a constraint solver with an answer set solver. The solver allows us reason about constraints over reals and compute solutions to complex planning and scheduling problems. Results have shown that our approach can be applied to any planning and scheduling problem in hybrid domains.

研究の動機と目的

• 離散的行動と連続的状態変化を併せ持つハイブリッドドメインにおける計画とスケジューリングの課題に対処すること。
• PDDL+のような既存の記述体系が導出述語や複雑な因果的推論をサポートしないという限界を克服すること。
• 高水準の行動言語を用いて、行動効果と連続的フラウエンツを統合的にモデル化するフレームワークを構築すること。
• 時間制約と連続的ダイナミクスを伴う複雑な計画問題の自動的解決生成を可能にすること。
• 答え集合プログラミングと制約充足の統合がハイブリッドドメインに有効であることを実証すること。

提案手法

• 時間、プロセスフラウエンツ、連続的および離散的行動のためのトリガーをサポートする行動言語Hを用いてドメインをモデル化すること。
• 答え集合意味論に基づき、H理論を同等のA-Prologプログラムに翻訳して、行動、フラウエンツ、制約を表現すること。
• 制約充足と答え集合計算を統合したハイブリッドソルバEZCSPを用い、実数上の論理的および連続的制約を満たす答え集合を計算すること。
• 制約変数（例：start(I) < 330）を用いて時間制約をエンコードし、required/1を用いて時間的境界を強制すること。
• 選択ルールを用いて行動シーケンスを選択し、開始行動に特定の時刻を割り当てることでスケジューリングを決定すること。
• トリガーを活用して終了行動のタイミングを自動的に特定し、すべてのイベントを明示的にスケジューリングする必要を減らすこと。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 行動言語Hは、離散的行動と連続的フラウエンツを併せ持つハイブリッドドメインを効果的に表現できるか？
• RQ2 H理論を計算的推論に適したA-Prologプログラムに体系的に翻訳する方法は何か？
• RQ3 EZCSPのようなハイブリッドソルバは、計画問題において論理的および連続的制約を満たす答え集合を効率的に計算できるか？
• RQ4 導出述語とトリガーを用いることで、複雑な因果的および時間的依存関係のモデル化にどのような影響を与えるか？
• RQ5 PDDL+のような既存の記述体系と比較して、本手法は表現力と能力において優れているか？

主な発見

• 提案手法は、330分以内にスコットとエルニを都市dまで輸送する有効な計画を正常に生成した。すべての行動が明確な時刻にスケジューリングされた。
• 計画には10の行動（乗車、飛行、補給など）が含まれており、EZCSPが正確に終了時刻を計算した。たとえば、end(9)=329.0分という結果が得られた。
• 都市cでの補給が必要だったのは、直接dへ移動するのに燃料が不足していたためであり、中間行動の必要性が確認された。
• システムは時間制約を正しく強制し、すべての行動が330分の期限内に実行されたことを保証した。
• トリガーの使用により、終了行動のタイミングが自動的に特定され、探索空間が縮小され、処理効率が向上した。
• 連続的ダイナミクスを伴う複雑なハイブリッド計画・スケジューリング問題のモデル化と解決が、本手法によって実現可能であることが示された。