快速向下计划者

Question

我目前正在研究人工智能快速向下计划器，我想在这方面提供一些帮助。我知道计划程序收到一个domain.pddl文件和一个problem.pddl文件，此外，它还接收一个搜索算法和一个启发式函数。

许多规划人员（不仅仅是快速向下 - 例如pyperplan规划人员）让我们有机会修改或创建新的搜索算法以达成解决方案。但正如我所见，已有如此多的搜索算法。 我的问题是：实现我们自己的搜索算法的想法是什么？或者是

我错过了什么吗？

Answer 1

我不确定你的问题是什么，所以我会给出两个不同的答案。

为什么像Fast Downward这样的计划系统可以选择编写自己的搜索算法，启发式等等？

自动化的域独立规划是一个活跃的研究领域，不断开发新的想法（例如在ICAPS）。如果您可以将实现基于现有框架，那么实现要评估的新想法要比每次必须从头开始都要容易得多。它还有助于提高可比性。例如，如果您开发新的搜索算法但保持启发式相同，则如果基线使用相同的启发式实现，则您的实现更容易与基线进行比较。这就是为什么很多工作都是based on Fast Downward类似的框架。

我如何想出新的搜索算法？

这很难回答。作为一种常规方法，我会说：尝试查找现有搜索算法并没有得到它的情况，例如，您可以通过查看它来解决但搜索算法无法解决的问题解决这个问题。然后尝试弄清楚你做了什么来解决它，概括了这个想法，以便它也适用于其他情况并将其作为算法写下来。