Allmän planering handlar om beräkning av planer som löser inte en utan flera fall av en planeringsdomän. Nyligen har det visat sig att generaliserade planer kan uttryckas som kartläggningar av funktionsvärden i åtgärder, och att de ofta kan beräknas med fullt observerbara icke-deterministiska (FOND) planerare. Åtgärderna i sådana planer är emellertid inte själva åtgärderna, som inte nödvändigtvis är gemensamma för andra fall, utan abstrakta åtgärder som definieras utifrån en uppsättning gemensamma drag. Formuleringen förutsätter att särdragen och de abstrakta handlingarna ges. I detta arbete tar vi itu med denna begränsning genom att visa hur man lär sig dem automatiskt. Den resulterande redovisningen av generaliserad planering kombinerar lärande och planering på ett nytt sätt: en inlärare, baserad på en Max SAT-formulering, ger funktioner och abstrakta åtgärder från provade statsövergångar, och en FOND-planerare använder denna information, lämpligen omvandlad, för att producera de allmänna planerna. Korrekthetsgarantier ges och experimentella resultat på flera områden rapporteras.
Mer nyligen har det visat sig att dessa QNP abstraktioner kan läras automatiskt från en given planeringsdomän och provtagningsplaner REF.
Learning Features and Abstract Actions for Computing Generalized Plans
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}