广义规划中的新颖性和提升性有益行为

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Novelty and Lifted Helpful Actions in Generalized Planning 广义规划中的新颖性和提升性有益行为 https://nirlipo.github.io/publication/chao-2023-gpp/SoCS.pdf 摘要 最近的研究表明，经典规划中的成功技术，如面向目标的启发式方法和地标，可以提高计算广义规划（GP）问题规划程序的能力。在本研究中，我们引入了动作新颖性排名的概念，该概念根据规划程序计算新颖性，并提出了基于新颖性的广义规划求解器，如果新生成的规划程序中最频繁的动作重复次数超过给定的界限v，则通过基于新颖性的最佳优先搜索BFS(v)及其渐进变体PGP(v)实现修剪。此外，我们引入了从动作方案派生的GP中的提升有用动作，并提出了新的评估函数和结构程序限制，以扩展搜索。我们的实验表明，新算法BFS(v)和PGP(v)在标准广义规划基准上优于现有的最先进的GP。简要讨论了广义规划中上述方法的实 ………………………………