[论文解读] 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 3

一句话总结

本文提出了一种新颖的方法，用于在混合领域（即同时具有离散和连续动态的系统）中解决规划与调度问题。该方法通过使用动作语言H对问题进行建模，并利用A-Prolog将理论转化为答案集编程（ASP），从而实现高效求解。通过混合求解器EZCSP，将约束求解与答案集计算相结合，成功在330分钟截止时间内生成了多智能体旅行场景的有效计划与调度。

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.

研究动机与目标

• 解决混合领域中离散动作与连续状态变化相结合的规划与调度挑战。
• 克服现有形式化方法（如PDDL+）在缺乏派生谓词和复杂因果推理支持方面的局限性。
• 开发一个统一框架，使用高级动作语言同时建模动作效应与连续流变。
• 实现对涉及时间约束和连续动态的复杂规划问题的自动化求解。
• 展示将答案集编程与约束求解相结合用于混合领域的可行性与有效性。

提出的方法

• 使用动作语言H对领域进行建模，支持时间、过程流变和触发器，以表达连续与离散行为。
• 在答案集语义下，将H理论系统性地翻译为等价的A-Prolog程序，以表示动作、流变和约束。
• 使用混合求解器EZCSP计算满足逻辑约束与实数上连续约束的答案集。
• 通过约束变量（如start(I) < 330）编码时间约束，并使用required/1强制执行时间边界。
• 通过选择规则生成动作序列以形成计划，而调度则通过为启动动作分配具体时间点来确定。
• 利用触发器自动确定终止动作的时间，从而减少对所有事件进行显式调度的需求。

实验结果

研究问题

• RQ1 动作语言H能否有效表示同时包含离散动作与连续流变的混合领域？
• RQ2 如何系统性地将H理论翻译为A-Prolog程序以支持计算推理？
• RQ3 像EZCSP这样的混合求解器能否高效计算满足规划问题中逻辑与连续约束的解答集？
• RQ4 在建模复杂因果与时间依赖关系时，使用派生谓词和触发器会产生何种影响？
• RQ5 与现有形式化方法（如PDDL+）相比，该方法在表达能力和功能上表现如何？

主要发现

• 所提出的方法成功生成了在330分钟内将Scott和Ernie运送至城市d的有效计划，所有动作均被精确安排在特定时间点。
• 该解决方案包含10项动作，包括登机、飞行和加油，其结束时间由EZCSP精确计算，例如end(9)=329.0分钟。
• 由于从c城直接飞往d城燃料不足，必须在c城加油，这证实了中间动作的必要性。
• 系统正确强制执行了时间约束，确保所有动作均在330分钟截止时间前完成。
• 触发器的使用使得终止动作的时间能够自动确定，从而减小了搜索空间并提升了效率。
• 该方法展示了对包含连续动态的复杂混合规划与调度问题进行建模与求解的可行性。