Det typiska AI problemet är att göra en plan för de åtgärder som ska utföras av en robot så att roboten kan komma in i en uppsättning slutliga situationer, om det började med en viss initial situation. Planeringsproblemet är allmänt känt för att vara mycket komplicerat. Även när det gäller "välbalanserade" åtgärder är en stark planering under osäkerhet om effekterna av åtgärder, eller spel som "Robot mot naturen", färdig. Som ett resultat, AI planerare är mycket känsliga för antalet variabler som är inblandade i att göra en plan, den inneboende symmetri av problemet, och arten av de logiska formalismer som används. Detta dokument visar att linjär logik är ett praktiskt och lämpligt verktyg för att företräda starka och svaga planeringsproblem på icke-deterministiska områden. Ett särskilt fokus i detta dokument är att planera problem med ett obegränsat antal funktionellt identiska objekt. Vi visar att för sådana problem är linjär logik särskilt effektiv och leder till en dramatisk sammandragning av sökytan från exponentiellt till polynom i storlek. Vi använder linjär logik för att resonera om multiset, som i detta fall skapas genom att identifiera flera olika objekt som funktionellt likvärdiga för problemet i hand (tänk på ett antal bollar, som var och en måste flyttas till någon ny plats - bollarna är distinkta, men funktionellt likvärdiga för problemet). I linjära termer etablerar vi ett klart syntaktiskt tillstånd som gör att vi kan visa att lösa ett generiskt planeringsproblem där det bara finns ett generiskt objekt, direkt innebär en lösning på det ursprungliga verkliga planeringsproblemet över flera verkliga objekt, de isomorfa kopiorna av det generiska objektet. Dessutom garanterar denna korrespondens att man kan få fram en verklig lösning som fungerar i polynomtid.
I REF behandlades problemet med exponentiellt sökutrymme vid planering av problem med funktionellt identiska objekt, såsom identiska bollar i en låda, och man utnyttjade den linjära logikens resursmedvetna natur.
Strong planning under uncertainty in domains with numerous but identical elements (a generic approach)
{'venue': 'Theor. Comput. Sci.', 'journal': 'Theor. Comput. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}