I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att lära sig STRIPS handlingsmodeller från exempel som sammanställer denna induktiva inlärningsuppgift till en klassisk planeringsuppgift. Det är intressant att lägga märke till att sammanställningen är flexibel till olika mängder av tillgänglig input kunskap; lärande exempel kan variera från en uppsättning planer (med deras motsvarande inledande och slutliga tillstånd) till bara ett par inledande och slutliga tillstånd (ingen mellanliggande åtgärd eller stat ges). Dessutom accepterar sammanställningen delvis specificerade åtgärdsmodeller och kan användas för att bekräfta om observationen av en plans utförande följer en given åtgärdsmodell för STRIPS, även om denna modell inte är helt specificerad.
I REF föreslås en strategi för att sammanställa inlärningsproblemet till ett klassiskt planeringsproblem, som kan komma att drabbas av ett storskaligt problem.
Learning STRIPS Action Models with Classical Planning
{'venue': 'Twenty-Eighth International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2018), pp. 399-407, Year 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}