Trots de senaste framstegen i AI planering, många riktmärken förblir utmanande för nuvarande planerare. På många områden kan prestandan hos en planerare förbättras avsevärt genom att upptäcka och utnyttja information om domänstrukturen som inte uttryckligen kodas i den ursprungliga PDDL-formuleringen. I detta dokument presenterar och jämför vi två automatiserade metoder som lär sig relevant information från tidigare erfarenheter inom en domän och använder den för att lösa nya problemfall. Våra metoder har en gemensam strategi i fyra steg. Först analyseras en domän och strukturell information extraheras, sedan skapas makrooperatörer baserade på den tidigare upptäckta strukturen. Ett filtrerings- och rankningsförfarande väljer de mest användbara makrooperatörerna. Slutligen används de valda makron för att påskynda framtida sökningar. Vi har framgångsrikt använt ett sådant tillvägagångssätt i den fjärde internationella planeringstävlingen IPC-4. Vårt system, Macro-FF, utökar Hoffmanns toppmoderna planerare FF 2.3 med stöd för två typer av makrooperatörer, och med tekniska förbättringar. Vi visar effektiviteten i våra idéer om riktmärken från internationella planeringstävlingar. Våra resultat tyder på en stor minskning av sökansträngningen inom de komplexa områden där strukturell information kan härledas.
Macro-FF REF, en algoritm som identifierar och cache makron, tävlade vid den fjärde internationella planeringstävlingen.
Macro-FF: Improving AI Planning with Automatically Learned Macro-Operators
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 24, pages 581-621, 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}