Vi föreslår att automatiskt lära sig probabilistiska Hierarkiska Task Networks (pHTNs) för att fånga en användares preferenser på planer, genom att observera endast användarens beteende. HTN är ett gemensamt val av representation för en mängd olika ändamål i planeringen, inklusive arbete med lärande i planering. Våra bidrag är a) inlärningsstruktur och b) representerar preferenser. Däremot överväger tidigare arbete med HTNs inlärningsmetodförutsättningar (i stället för struktur) och representerar domänfysik eller kunskap om sökkontroll (i stället för preferenser). Inledningsvis kommer vi att anta att den observerade fördelningen av planer är en korrekt representation av användarnas preferenser, och sedan generalisera till den situation där genomförbarhetsbegränsningar ofta förhindrar genomförandet av föredragna planer. För att lära sig en distribution på planer anpassar vi en Foreignation-Maximization (EM) teknik från disciplinen av (probabilistisk) grammatikinduktion, med perspektivet av uppgiftsreduceringar som produktioner i en kontextfri grammatik över primitiva handlingar. För att ta hänsyn till skillnaden mellan fördelningen av möjliga och föredragna planer ändrar vi därefter denna grundläggande EM-teknik, kort sagt, genom att skala om dess indata.
Detta liknar preferensbaserade planeringssystem som lär sig en användares preferenser för plangenerering REF.
Learning Probabilistic Hierarchical Task Networks to Capture User Preferences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}