无例化的经典规划作为 QBF（扩展版）
人工智能
2021-12-21 v2
摘要
大多数经典规划器使用例化作为预处理步骤，本质上将规划归约为命题逻辑。然而，例化涉及用具体对象组合实例化所有动作规则，并为基于 SAT/QBF 的规划器带来庞大的编码。当动作具有许多参数时，这种严重的内存开销成为主要瓶颈，例如来自 IPC 2018 竞赛的有机合成问题。我们提供了一种紧凑的 QBF 编码，其对对象数量呈对数规模，并通过使用对象组合的全程量化完全避免例化。我们展示了可以解决一些有机合成问题，这些问题此前因例化而无法被任何基于 SAT/QBF 的规划器处理。
引用
@article{arxiv.2106.10138,
title = {Classical Planning as QBF without Grounding (extended version)},
author = {Irfansha Shaik and Jaco van de Pol},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10138},
year = {2021}
}