AI-planering kräver att handlingsmodeller definieras med hjälp av ett formellt åtgärds- och planbeskrivningsspråk, såsom det vanliga planeringsdomändefinitionsspråket (PDDL), som indata. Att bygga handlingsmodeller från grunden är dock en svår och tidskrävande uppgift, även för experter. I detta dokument utvecklar vi en algoritm som kallas ARMS (action-relation modellering system) för att automatiskt upptäcka actionmodeller från en uppsättning framgångsrika observerade planer. Till skillnad från det tidigare arbetet med handlingsmodellinlärning antar vi inte fullständig kunskap om stater mitt i observerade planer. I själva verket fungerar vårt tillvägagångssätt när inga eller delvis mellanliggande stater ges. Dessa exempelplaner erhålls av en observationsagent som inte känner till den logiska kodningen av åtgärderna och den fullständiga tillståndsinformationen mellan åtgärderna. I en riktig applikation är kostnaden oöverkomligt hög när det gäller att märka utbildningsexempelen genom att manuellt notera varje tillstånd i ett planexempel från ögonblicksbilder av en miljö. För att lära sig handlingsmodeller samlar ARMS in kunskap om den statistiska fördelningen av frekventa åtgärder i exempelplanerna. Den bygger sedan upp ett viktat satisfiability-problem (viktat MAX-SAT) och löser det med hjälp av en MAX-SAT-lösare. Vi lägger den teoretiska grunden för inlärningsproblemet och utvärderar effektiviteten av ARMS empiriskt.
Den definierar en uppsättning viktade begränsningar som måste hålla för att planerna ska vara korrekta, och löser det viktade förslaget till tillfredsställande problem med en MAX-SAT lösare REF.
Learning action models from plan examples using weighted MAX-SAT
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}