[论文解读] Totally and Partially Ordered Hierarchical Planners in PDDL4J Library

Damien Pellier, Humbert Fiorino|arXiv (Cornell University)|Nov 26, 2020

AI-based Problem Solving and Planning参考文献 7被引用 6

一句话总结

本文介绍了 TFD 和 PFD 两种分层规划器，它们是在 PDDL4J 库中实现的，用于 2020 年 HTN IPC 竞赛。这两种规划器采用基于提升表示优化、类型推断和可达性剪枝的紧凑接地技术，结合前向链式任务分解，在完全有序和部分有序任务网络中实现了高效的搜索，通过位集编码的动作和方法实现。

ABSTRACT

In this paper, we outline the implementation of the TFD (Totally Ordered Fast Downward) and the PFD (Partially ordered Fast Downward) hierarchical planners that participated in the first HTN IPC competition in 2020. These two planners are based on forward-chaining task decomposition coupled with a compact grounding of actions, methods, tasks and HTN problems.

研究动机与目标

• 设计并实现基于 PDDL4J 框架的高效分层规划器，以应对 2020 年 HTN IPC 竞赛。
• 在不损失表达能力的前提下，减小接地规划表示的规模，提升搜索效率。
• 通过不同的搜索策略，同时支持完全有序和部分有序任务网络，同时保持正确性。
• 通过基于惯性的可达性分析剪枝不可达的动作和方法，优化接地过程。
• 通过动作和方法的位集编码实现可扩展规划，以实现紧凑的内存表示。

提出的方法

• 接地过程分为六个步骤：提升领域整数编码、类型推断、基于可达性剪枝的动作实例化、过滤不可达动作、基于递归分解的方法实例化，以及动作和方法的位集编码。
• TFD 规划器采用顺序任务选择策略，始终处理列表中的第一个任务，并递归应用前向链式分解。
• PFD 规划器采用拓扑排序策略，选择无前驱任务以保持部分有序一致性，并使用 Warshall 算法检查有向无环性。
• 两种规划器在搜索过程中均采用非确定性选择，优先选择未分解任务更少的任务网络，若存在平局，则优先选择动作更少的网络。
• 接地过程利用惯性原理，消除在初始状态无法应用的动作和方法，从而减小搜索空间。
• 紧凑表示通过位集存储，以最小化内存使用并加速搜索过程中的访问速度。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种紧凑接地技术，以在不损失解完备性的前提下最小化分层规划中接地表示的规模？
• RQ2 基于惯性原理的可达性剪枝对接地效率和搜索性能有何影响？
• RQ3 如何高效地将前向链式任务分解适配到完全有序和部分有序任务网络中？
• RQ4 位集编码在提升分层规划器的内存使用和运行速度方面起到什么作用？
• RQ5 不同的任务选择策略（顺序 vs. 拓扑）如何影响分层规划的可扩展性和正确性？

主要发现

• 通过可达性分析，接地过程显著减小了搜索空间，消除了不可达的动作和方法。
• 对接地动作和方法使用位集编码，实现了高效的内存表示，并在搜索过程中实现了快速访问。
• PFD 规划器通过使用 Warshall 算法计算顺序约束的传递闭包，成功保持了部分有序一致性，确保了任务网络的无环性。
• TFD 和 PFD 规划器在 2020 年 HTN IPC 中表现出具有竞争力的性能，证明了其接地和搜索策略的有效性。
• 两种规划器的搜索策略通过优先选择未分解任务更少、动作更少的网络，减少了非确定性分支，从而提升了效率。
• 紧凑接地与前向链式分解的结合，使得在复杂分层领域中实现可扩展规划成为可能。