规划工程的基准测试：IPC-4 确定性部分所使用的领域
人工智能
2011-10-06 v1
摘要
在关于通用推理机制的研究领域中，拥有适当的基准测试至关重要。理想情况下，基准测试应反映所开发技术的可能应用。在 AI 规划中，研究人员越来越倾向于从国际规划竞赛 (IPC) 使用的基准测试集中抽取测试示例。因此在组织第四届 IPC（即 IPC-4，含其确定性部分）时，作者投入了大量精力来创建一套有用的基准测试集。它们源自规划的五个不同（潜在）现实世界应用：机场地面交通控制、管道网络中的石油衍生物运输、模型检测安全属性、电力供应恢复以及 UMTS 呼叫建立。将此类应用调整并准备为 IPC 基准测试，当时涉及不可避免的（通常是剧烈的）简化，以及对领域编码的谨慎选择和工程化处理。在 IPC 历史上首次，我们使用编译方法将复杂的领域特征表述为如 STRIPS 等简单语言，而非仅在更简单的语言子集中丢弃更有趣的问题约束。本文解释并讨论了这五个应用领域及其为形成 IPC-4 所用 PDDL 测试套件而进行的适配。我们总结了关于领域结构性质的已知理论结果，涉及其计算复杂度以及在 函数（松弛规划启发式的理想化版本）下拓扑的可证明性质。我们提出了新的（实证）结果，阐明了诸如最广泛使用的启发式函数（规划图、串行规划图和松弛规划）的质量、命题表示随实例规模的增长、以及实现每个事实可用动作数量等性质；我们将这些数据与参加 IPC-4 的不同类型规划器所取得的最佳结果结合起来进行讨论。
引用
@article{arxiv.1110.1016,
title = {Engineering Benchmarks for Planning: the Domains Used in the Deterministic Part of IPC-4},
author = {S. Edelkamp and R. Englert and J. Hoffmann and F. Liporace and S. Thiebaux and S. Trueg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.1016},
year = {2011}
}