Allteftersom planerare och deras miljöer blir alltmer komplexa, blir planerarens beteende allt svårare att förstå. Vi förstår ofta inte vad som orsakar dem att misslyckas, så att vi kan felsöka deras misslyckanden, och vi m a y inte förstår vad som tillåter dem att lyckas, så att vi kan utforma nästa generation. Denna uppsats beskriver en delvis automatiserad metod för att förstå planerarens beteende under långa tidsperioder. Metodiken, som kallas beroendetolkning, använder statistisk beroendedetektion för att identifiera intressanta beteendemönster i utförandet spår och tolkar mönster med hjälp av en svag modell av planerarens interaktion med sin miljö för att förklara hur t h e mönster kan orsakas av planeraren. Beroendetolkning har tillämpats för att identifiera möjliga orsaker till planfel i Phoenix planeraren. Genom att analysera fyra uppsättningar av avrättning spår som samlats in från cirka 400 körningar av Phoenix planeraren, vi s h o wed att de statistiska beroendena beskriver mönster av beteende som är känsliga t o t h e v ersion av planeraren och att öka temporal separation mellan händelser, och att beroendedetektion försämras förutsägbart som antalet tillgängliga utförande spår minskar och som buller införs i utförandet spår. Beroendetolkning är lämplig när en komplett och korrekt modell av planeraren och miljön inte är tillgänglig, men körspår finns tillgängliga.
I REF presenteras en metod som kallas beroendetolkning, som använder statistisk beroendedetektering för att identifiera intressanta (ovanligtvis frekventa eller sällan förekommande) mönster i spår av planens utförande.
Understanding planner behavior
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}