[논문 리뷰] Taming Numbers and Durations in the Model Checking Integrated Planning System

Stefan Edelkamp|2011. 06. 30.

AI-based Problem Solving and Planning인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 시간 계획에서 수치적 상태 변수, 동작 지속 시간, 목적 함수를 처리할 수 있도록 모델 체킹 통합 계획 시스템(MIPS)을 확장한다. 선형 시간 복잡도를 가지는 PERT 기반 스케줄링 알고리즘을 도입하여 순차 계획을 최적의 병렬 계획으로 변환함으로써 부분순서 스케줄링의 NP-난해성 문제를 회피하고, 휴리스틱 검색과 통합하여 복잡한 척도 계획 도메인에서 계획 품질과 효율성을 향상시킨다.

ABSTRACT

The Model Checking Integrated Planning System (MIPS) is a temporal least commitment heuristic search planner based on a flexible object-oriented workbench architecture. Its design clearly separates explicit and symbolic directed exploration algorithms from the set of on-line and off-line computed estimates and associated data structures. MIPS has shown distinguished performance in the last two international planning competitions. In the last event the description language was extended from pure propositional planning to include numerical state variables, action durations, and plan quality objective functions. Plans were no longer sequences of actions but time-stamped schedules. As a participant of the fully automated track of the competition, MIPS has proven to be a general system; in each track and every benchmark domain it efficiently computed plans of remarkable quality. This article introduces and analyzes the most important algorithmic novelties that were necessary to tackle the new layers of expressiveness in the benchmark problems and to achieve a high level of performance. The extensions include critical path analysis of sequentially generated plans to generate corresponding optimal parallel plans. The linear time algorithm to compute the parallel plan bypasses known NP hardness results for partial ordering by scheduling plans with respect to the set of actions and the imposed precedence relations. The efficiency of this algorithm also allows us to improve the exploration guidance: for each encountered planning state the corresponding approximate sequential plan is scheduled. One major strength of MIPS is its static analysis phase that grounds and simplifies parameterized predicates, functions and operators, that infers knowledge to minimize the state description length, and that detects domain object symmetries. The latter aspect is analyzed in detail. MIPS has been developed to serve as a complete and optimal state space planner, with admissible estimates, exploration engines and branching cuts. In the competition version, however, certain performance compromises had to be made, including floating point arithmetic, weighted heuristic search exploration according to an inadmissible estimate and parameterized optimization.

연구 동기 및 목표

• 일반 목적 계획기에서 수치적 상태 변수, 동작 지속 시간, 목적 함수를 통합하는 데 도전한다.
• 순차 계획의 최적 부분순서 스케줄링이 NP-난해함을 해결하기 위해 선형 시간 알고리즘을 도입하여 이를 회피한다.
• 각 도달한 상태에 대해 허용 가능한 계획을 스케줄링하여 상태 공간 탐색의 휴리스틱 가이던스를 향상시킨다.
• 복잡한 제약 조건이 존재하는 척도 계획 및 시간 계획 도메인에서 효율적이고 완전하며 최적의 계획을 수행할 수 있도록 한다.
• 동적 객체 대칭성을 탐지하고 활용하여 상태 공간 폭발 문제를 줄이고 검색 성능을 향상시킨다.

제안 방법

• 순차적으로 생성된 계획에서 최적의 병렬 계획을 도출하기 위해 계획 루프 내부에 PERT(프로젝트 평가 및 리뷰 기법) 스케줄링을 통합한다.
• 계획의 임계 경로를 계산하기 위해 선형 시간 알고리즘을 적용하여 전체 NP-난해 부분순서 최적화 없이도 효율적인 스케줄링을 가능하게 한다.
• 결과적으로 도출된 병렬 계획 길이를 보다 정교한 휴리스틱 추정치로 활용하여 더 짧고 효율적인 계획으로 향하는 전진 탐색을 유도한다.
• 정적 분석기를 구현하여 매개변수화된 술어를 구체화하고 단순화하며, 대칭성을 탐지하고 상태 기술 길이를 최소화한다.
• 온라인 및 오프라인 휴리스틱 추정을 포함한 명시적 및 기호적 탐색 기법을 조합하고, 성능 향상을 위해 비가역적인 가중 휴리스틱을 활용한다.
• 해시 기반 이중성 및 잘라내기 컷을 통합하여 특히 대칭 도메인에서 중복된 상태 탐색을 방지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 효율적으로 지속 동작을 스케줄링하여 계획 길이를 최소화하면서도 최적성을 유지할 수 있는가?
• RQ2 선형 시간 스케줄링 알고리즘이 순차 계획의 부분순서 스케줄링에서 알려진 NP-난해성 문제를 회피할 수 있는가?
• RQ3 허용 가능한 계획의 구조적 특성을 기반으로 휴리스틱 검색을 어떻게 유도하여 해의 품질을 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 동적 객체 대칭성은 상태 공간 폭발에 어떤 역할을 하는가? 그리고 어떻게 탐지하고 활용할 수 있는가?
• RQ5 기호적 탐색과 명시적 탐색 기법을 얼마나 잘 조합하여 복잡한 척도 계획 문제에 스케일링할 수 있는가?

주요 결과

• 선형 시간 PERT 스케줄링 알고리즘이 순차 계획에서 최적의 병렬 계획을 성공적으로 계산하여 부분순서 스케줄링의 NP-난해성 문제를 피한다.
• 각 상태에 대해 허용 가능한 계획을 스케줄링하여 휴리스틱 추정치로 활용함으로써 검색 가이던스가 크게 향상되고 더 고품질의 계획 도출에 기여한다.
• 정적 분석기가 대칭적이거나 불필요한 사실을 탐지하고 제거함으로써 상태 기술 길이를 단축시켜 확장성을 향상시킨다.
• 동적 객체 대칭성 탐지는 실현 가능하고 효과적이며, 새로운 시간 및 공간 복잡도 분석이 제공된다.
• 국제 계획 경쟁에서 높은 성능을 기록하여 수치적 및 지속 동작을 포함한 다양한 도메인에서의 효과성을 입증한다.
• 기호적 및 명시적 탐색 기법과 휴리스틱 추정의 통합은 복잡한 척도 계획 문제에서 효율적이고 완전하며 최적의 계획을 수행할 수 있도록 한다.