Abstract-Automated planering har uppnått betydande genombrott under de senaste åren. Ändå är försök att förbättra sökalgoritm effektivitet fortfarande den primära fokus för de flesta forskning. Det är dock också möjligt att bygga vidare på tidigare sökningar och lära sig av tidigare lösningar. Vårt tillvägagångssätt består i att lära sig makroåtgärder och lägga till dem i planerarens domän. En makroåtgärd är en åtgärdssekvens som väljs för ansökan vid söktidpunkten och tillämpas som en enda odelbar åtgärd. Noggrant utvalda makron kan drastiskt förbättra planeringsresultatet genom att minska sökytans djup. Men makron ökar också förgreningsfaktorn. Därför innebär användningen av makron ett nyttoproblem: en avvägning måste göras mellan nyttan av att lägga till makron för att påskynda målsökningen och overheaden som orsakas av att öka grenningsfaktorn i sökutrymmet. I detta dokument föreslår vi en online-domän och en planneroberoende strategi för att lära sig "användbara" makron, dvs. makros som tar itu med allmännyttiga problem. Dessa användbara makron erhålls genom statistisk och heuristisk filtrering av ett domänspecifikt makrobibliotek. Biblioteket är skapat från de mest frekventa actionsekvenser som härrör från en n-gram analys på framgångsrika planer som tidigare beräknades av planeraren. Relevansen av detta tillvägagångssätt bevisas genom experiment inom internationella planeringskonkurrensområden.
REF utnyttjar n-gram algoritm för att analysera utbildningsplaner för att lära makron.
Learning Useful Macro-actions for Planning with N-Grams
{'venue': '2013 IEEE 25th International Conference on Tools with Artificial Intelligence', 'journal': '2013 IEEE 25th International Conference on Tools with Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}