使用块替换提升规划执行灵活性

人工智能规划中的偏序规划因其约束较少的特性而有利于执行灵活性。通过规划去序和规划重排序的概念，最大化规划灵活性已得到研究。规划去序移除规划中不必要的动作排序，而规划重排序则任意修改它们以最小化动作排序。与传统的规划去序和重排序策略不同，本研究通过将规划问题的子规划替换为规划外部的动作来提升规划的灵活性。我们的方法建立在块去序的基础上，该技术通过将连贯的动作封装在块中来消除偏序规划中的排序，从而产生一个称为块分解偏序规划的分层结构化规划。我们将块分解偏序规划中的动作块视为待替换的候选子规划，并确保每次成功的替换都能产生一个严格意义上更灵活的规划。此外，本文采用规划缩减策略来消除块分解偏序规划中的冗余动作。我们还评估了我们的方法与基于MaxSAT的重排序相结合的效果。我们的实验结果表明，在国际规划竞赛的基准问题上，该方法在保持良好覆盖率和执行时间的同时，显著提升了规划执行灵活性。