具有显式公平性假设的柔性 FOND 规划
人工智能
2022-06-29 v1
摘要
我们考虑在显式给出的通用公平性假设类下，于完全可观测非确定性（FOND）规划中达成命题目标条件的问题。公平性假设形如 A/B，表示包含从 A 中在状态 s 里无限次出现动作 a 且有限次出现来自 B 的动作的状态轨迹，也必须包含无限次出现动作 a 于 s 中且其后跟随其每个可能结果。违反此条件的无限轨迹被视为不公平，而解是这样一些策略：其所有公平轨迹均到达目标状态。我们表明强 FOND 规划和强循环 FOND 规划，以及近期为广义规划引入的规划模型 QNP 规划，均为此类显式公平性假设下 FOND 规划的特殊情况，且可组合。这种规划形式称为 FOND+ 规划，它将 FOND 规划的语法与 LTL 表达公平性约束的某些通用性相结合。通过将对 FOND+ 规划的归约降至回答集程序，我们实现了一个新的规划器，并将其性能与 FOND 和 QNP 规划器以及 LTL 综合工具进行比较评估。
引用
@article{arxiv.2103.08391,
title = {Flexible FOND Planning with Explicit Fairness Assumptions},
author = {Ivan D. Rodriguez and Blai Bonet and Sebastian Sardina and Hector Geffner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.08391},
year = {2022}
}
备注
Extended version of ICAPS-21 paper