Digitale Bibliotheek
Sluiten Bladeren door artikelen uit een tijdschrift
 
<< vorige    volgende >>
     Tijdschrift beschrijving
       Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
         Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
           Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
                                       Details van artikel 7 van 12 gevonden artikelen
 
 
  Exploiting macro-actions and predicting plan length in planning as satisfiability
 
 
Titel: Exploiting macro-actions and predicting plan length in planning as satisfiability
Auteur: Gerevini, Alfonso Emilio
Saetti, Alessandro
Vallati, Mauro
Verschenen in: AI communications
Paginering: Jaargang 28 (2014) nr. 2 pagina's 323-344
Jaar: 2014-09-26
Inhoud: The use of automatically learned knowledge for a planning domain can significantly improve the performance of a generic planner when solving a problem in this domain. In this work, we focus on the well-known SAT-based approach to planning and investigate two types of learned knowledge: macro-actions and planning horizon. Macro-actions are sequences of actions that typically occur in the solution plans, while a planning horizon of a problem is the length of a (possibly optimal) plan solving it. We propose a method that uses a machine learning tool for building a predictive model of the optimal planning horizon, and variants of the well-known planner SatPlan and solver MiniSat that can exploit macro actions and learned planning horizons to improve their performance. An experimental analysis illustrates the effectiveness of the proposed techniques demonstrating that significant speedups can be obtained.
Uitgever: IOS Press
Bronbestand: Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften
 
 

                             Details van artikel 7 van 12 gevonden artikelen
 
<< vorige    volgende >>
 
 Koninklijke Bibliotheek - Nationale Bibliotheek van Nederland