数值规划中的提升后继生成

大多数规划器会将以一阶逻辑语言表示的数值规划任务ground 到ground 任务表示中。然而，这会导致任务表示规模指数级增长，这在实际中对难以ground 的任务造成问题。我们扩展了一种最新的经典规划提升后继生成器，以支持数值 precondition 可应用性。该方法枚举 substitution consistency 图中的最大团。每个最大团代表动作方案变量的一个 substitution，生成一个ground 动作。我们增强了该图以纳入数值 action precondition，并证明了在形式化指定的条件下，后继生成器是 exact 的。当这些条件不成立时，我们的生成器可能列出不可应用的ground 动作；最终的可应用性检查在不影响完整性的前提下过滤这些动作。然而，在 23 个中的 25 个基准域中都不会发生，在 1 个域中只发生一次。据作者所知，没有其他提升后继生成器支持数值 action precondition。这使得未来研究在非常丰富的规划片段上进行提升规划成为可能。