Downward Path Preserving State Space Abstractions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstraction is a popular technique for speeding up planning and search. A problem that often arises in using abstraction is the generation of abstract states, called spurious states, from which the goal state is reachable in the abstract space but for which there is no corresponding state in the original space from which the goal state can be reached. The experiments in this paper demonstrate that this problem may arise even when standard abstraction methods are applied to benchmark planning problem domains: spurious states cause the pattern databases representing the heuristics to be excessively large and slow down planning and search by reducing the heuristic values. Known automated techniques to get rid of a large portion of spurious states turn out to avoid the memory problem, while at the same time not avoiding the problem of bad heuristic quality. The main contribution of this paper is theoretical. We formally define a characteristic property—the downward path preserving property (DPP)—that guarantees an abstraction will not contain spurious states. How this property can be achieved is studied both for techniques focussing on automated domain-independent abstraction and for techniques focussing on domain-specific abstraction. We analyze the computational complexity of (i) testing the downward path preserving property for a given state space and abstraction and of (ii) determining whether this property is achievable at all for a given state space. Strong hardness results show a close connection between these decision problems and the plan existence problem in typical planning settings including sas and propositional strips. On the positive side, we identify formal conditions under which finding downward path preserving abstractions is provably tractable and show that some popular heuristic search and planning domains have an encoding that matches these conditions. This includes a new encoding of the Blocks World domain, for which DPP abstractions can be easily defined.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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