[論文レビュー] Generalized Planning With Procedural Domain Control Knowledge

Javier Segovia‐Aguas, Sergio Jiménez+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2019

AI-based Problem Solving and Planning参考文献 28被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、PDDL内にコンパイルされた呼び出し可能な手続きとしての手続き的ドメイン制御知識（DCK）を用いた一般化計画のための新規手法を提示する。これにより、ソートされたリストや二分木のDFS走査など、サイズが可変な複雑な問題に対して、コンactな再利用可能な計画を、市販の古典的計画法で計算可能となる。本研究では、ネストされたおよび再帰的な手続き呼び出しをサポートするPDDLネイティブな実装を初めて提供し、解ける一般化計画タスクの範囲を著しく拡大した。

ABSTRACT

Generalized planning is the task of generating a single solution that is valid for a set of planning problems. In this paper we show how to represent and compute generalized plans using procedural Domain Control Knowledge (DCK). We define a {\it divide and conquer} approach that first generates the procedural DCK solving a set of planning problems representative of certain subtasks and then compile it as callable procedures of the overall generalized planning problem. Our procedure calling mechanism allows nested and recursive procedure calls and is implemented in PDDL so that classical planners can compute and exploit procedural DCK. Experiments show that an off-the-shelf classical planner, using procedural DCK as callable procedures, can compute generalized plans in a wide range of domains including non-trivial ones, such as sorting variable-size lists or DFS traversal of binary trees with variable size.

研究の動機と目的

• 市販の古典的計画法を用いて、手続き的ドメイン制御知識（DCK）を活用し、複雑でサイズが可変な問題の一般化計画を計算可能とする。
• 手続き的DCKのネストおよび再帰的手続き呼び出しをサポートするPDDLベースのコンパイル手法を開発する。
• 手動でコーディングすることなく、市販の計画法が手続き的DCKを再利用可能な呼び出し可能コンponentsとして活用できるようにする。
• 手続き的DCKと古典的計画法を用いて、非自明なドメインにおける一般化計画の自動生成の可能性を示す。

提案手法

• 条件付きgoto文、ループ、および手続きを含む計画プログラムとして一般化計画問題を表現する。
• 一般化計画タスクを部分タスクに分解し、代表的なインスタンスを解くことで手続き的DCKを生成する。
• スタックベースのメカニズムをPDDLでモデル化し、手続き的DCKを呼び出し可能な手続きにコンパイルする。
• PDDLの条件付き効果とフラウエンツを用いて、再帰およびネストされた手続き呼び出しを実装する。
• 古典的計画法を用いて、これらの手続き的DCKコンponentsを再利用可能なユニットとして呼び出す計画を計算する。
• 従来のコンパイル手法と比較して、条件付きgoto命令に必要なアクション数を削減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 手続き的DCKは、PDDLにコンパイルされた呼び出し可能な手続きとして自動的に生成可能であり、一般化計画問題を解けるか？
• RQ2 市販の古典的計画法は、ネストおよび再帰的呼び出しを伴う手続き的DCKを効果的に用いて一般化計画を計算可能か？
• RQ3 本研究で提案するコンパイル手法は、従来のアプローチと比較して、効率性およびスケーラビリティにおいて優れているか？
• RQ4 どのような非自明でサイズ可変の計画タスクが、この手続き的DCKアプローチで解けるか？
• RQ5 高レベルの状態特徴の手動エンコードを必要とせずに、多様なドメインに一般化可能か？

主な発見

• 本手法は、市販の古典的計画法のみを用いて、サイズ可変リストのソートやサイズ可変二分木のDFS走査といった複雑なタスクの一般化計画を成功裏に計算した。
• 本手法はPDDLでネストおよび再帰的手続き呼び出しをサポートし、従来の1段階の手続き呼び出しでは不可能だった、コンパクトで再利用可能な解決策を可能にした。
• 実験では、リスト反転、ソート、木/DFS、Visitall、Visual-Markerなど複数のドメインにおいて、テストされたすべてのインスタンスが解かれた。
• 計画時間および計画長はドメインおよび手続きの複雑さに応じて変動し、ソートドメインでは2つの手続きで最大188ステップ、1つの再帰的手続きで165ステップを要した。
• 従来の研究と比較して、条件付きgoto命令に必要なアクション数が削減され、効率性が向上した。
• 本手法は、手続き的DCKが自動的に生成可能であり、古典的計画法がそれを活用できることを示し、多様で非自明なドメインにおけるスケーラブルな一般化計画を実現した。