[논문 리뷰] Planning and Scheduling in Hybrid Domains Using Answer Set Programming

Sandeep Chintabathina|arXiv (Cornell University)|2013. 01. 08.

Logic, Reasoning, and Knowledge참고 문헌 8인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 이산적이고 연속적인 동역학을 모두 포함하는 하이브리드 도메인에서 계획 및 스케줄링 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 이는 액션 언어 H를 사용하여 모델링하고, A-Prolog를 통해 답변 집합 프로그래밍(ASP)으로 이론을 변환함으로써 이루어진다. 이 방법은 답변 집합 계산과 제약 조건 해결을 통합한 하이브리드 솔버 EZCSP를 사용하여 효율적인 해를 계산할 수 있게 하며, 330분 이내에 다중 에이전트 이동 시나리오에 대해 유효한 계획과 스케줄을 성공적으로 생성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 이산적 행동과 연속적 상태 변화를 모두 포함하는 하이브리드 도메인에서 계획 및 스케줄링 문제를 해결하는 데 도전한다.
• 유도된 술어와 복잡한 인과적 추론을 지원하지 못하는 기존 형식 체계인 PDDL+의 한계를 극복한다.
• 고수준의 액션 언어를 사용하여 액션 효과와 연속적 플루언트를 모두 통합적으로 모델링하는 통합 프레임워크를 개발한다.
• 시간 제약 조건과 연속적 동역학을 포함한 복잡한 계획 문제에 대해 자동으로 해를 생성할 수 있도록 한다.
• 답변 집합 프로그래밍과 제약 조건 해결을 통합하여 하이브리드 도메인에서의 타당성과 효율성을 입증한다.

제안 방법

• 시간, 프로세스 플루언트, 연속적 및 이산적 행동을 위한 트리거를 지원하는 액션 언어 H를 사용하여 도메인을 모델링한다.
• 답변 집합 의미론 하에서 H 이론을 등가의 A-Prolog 프로그램으로 변환하여 액션, 플루언트 및 제약 조건을 표현한다.
• 실수에 대한 논리적 제약 조건과 연속적 제약 조건을 모두 만족하는 답변 집합을 계산하기 위해 하이브리드 솔버 EZCSP를 사용한다.
• 제약 변수(예: start(I) < 330)를 통해 시간 제약 조건을 인코딩하고, required/1을 사용하여 시간적 범위를 강제한다.
• 선택 규칙을 통해 액션 시퀀스를 선택함으로써 계획을 생성하고, 액션을 시작하는 특정 시점에 시간을 할당함으로써 스케줄링을 결정한다.
• 트리거를 활용하여 종료 액션의 시점을 자동으로 결정함으로써 모든 이벤트에 대해 명시적인 스케줄링이 필요로 하는 것을 줄인다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 액션 언어 H는 이산적 행동과 연속적 플루언트를 모두 포함하는 하이브리드 도메인을 효과적으로 표현할 수 있는가?
• RQ2 H 이론은 체계적으로 어떤 방식으로 A-Prolog 프로그램으로 변환될 수 있는가?
• RQ3 EZCSP와 같은 하이브리드 솔버는 계획 문제에서 논리적 제약 조건과 연속적 제약 조건을 모두 만족하는 답변 집합을 효율적으로 계산할 수 있는가?
• RQ4 유도된 술어와 트리거를 사용할 경우 복잡한 인과적 및 시간적 의존성 모델링에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 기존의 형식 체계인 PDDL+와 비교했을 때 제안된 접근법은 표현력과 기능 면에서 어떻게 다른가?

주요 결과

• 제안된 방법은 330분 이내에 스코트와 에르니를 도시 d로 운반하는 유효한 계획을 성공적으로 생성하였다. 모든 액션은 특정 시간에 스케줄링되었다.
• 해결 과정은 10개의 액션(탑승, 항공 비행, 연료 보충 포함)을 포함하였으며, EZCSP에 의해 정확한 종료 시간이 계산되었고, 예를 들어 end(9)=329.0분으로 확인되었다.
• 직행이 불가능할 정도로 연료가 부족하여 도시 c에서 보충이 필요했으며, 이는 중간 단계 액션이 반드시 필요함을 확인시켰다.
• 시스템은 시간 제약 조건을 정확히 준수하여 모든 액션이 330분 이내에 발생하도록 보장했다.
• 트리거의 사용 덕분에 종료 액션의 시점이 자동으로 결정되어 검색 공간이 줄어들었고, 이로 인해 효율성이 향상되었다.
• 이 접근법은 연속적 동역학을 포함한 복잡한 하이브리드 계획 및 스케줄링 문제의 모델링과 해결이 가능함을 입증했다.