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Enregistrement W1601612254

A situation-calculus semantics for an expressive fragment of PDDL

2007· article· en· W1601612254 sur OpenAlexaff
Jens Claßen, Yuxiao Hu, Gerhard Lakemeyer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI-based Problem Solving and Planning
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotation formalisms in three dimensionsSituation calculusComputer scienceFragment (logic)Programming languageSemantics (computer science)Theoretical computer scienceArtificial intelligenceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Planning Domain Definition Language (PDDL) has be-come a common language to specify planning problems, fa-cilitating the formulation of benchmarks and a direct com-parison of planners. Over the years PDDL has been extended beyond STRIPS and ADL in various directions, for exam-ple, by adding time and concurrent actions. The current se-mantics of PDDL is purely meta-theoretic and quite complex, which makes an analysis difficult. Moreover, relating the lan-guage to other action formalisms is also nontrivial. We pro-pose an alternative semantics for an expressive fragment of PDDL within the situation calculus. This yields at least two advantages. For one, the new semantics is purely declara-tive, making it amenable to an analysis in terms of logical entailments. For another, it facilitates the comparison with and mapping to other formalisms that are defined on top of the same logic, such as the agent control language Golog. In particular we obtain the semantical foundation for embedding efficient PDDL-based planners into the more expressive, yet computationally expensive Golog, thus combining the ben-efits of both. Other by-products of our investigations are a simpler account of durative actions in the situation calculus and a new notion of compulsory actions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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