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【24h】

Planning with Temporally Extended Goals using Heuristic Search

机译：使用启发式搜索进行临时扩展目标规划

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Temporally extended goals (TEGs) refer to properties that must hold over intermediate and/or final states of a plan. Current planners for TEGs prune the search space during planning via goal progression. However, the fastest classical domain-independent planners rely on heuristic search. In this paper we propose a method for planning with propositional TEGs using heuristic search. To this end, we translate an instance of a planning problem with TEGs into an equivalent classical planning problem. With this translation in hand, we exploit heuristic search to determine a plan. We represent TEGs using propositional linear temporal logic which is interpreted over finite sequences of states. Our translation is based on the construction of a nondeterministic finite automaton for the TEG. We prove the correctness of our algorithm and analyze the complexity of the resulting representation. The translator is fully implemented and available. Our approach consistently outperforms existing approaches to planning with TEGs, often by orders of magnitute.
机译：临时扩展目标（TEG）是指必须保留在计划的中间和/或最终状态的属性。当前的TEG计划人员在计划过程中会通过目标进度来缩小搜索空间。但是，最快的经典独立于领域的计划者依赖于启发式搜索。在本文中，我们提出了一种使用启发式搜索的命题TEG进行规划的方法。为此，我们将带有TEG的计划问题的实例转换为等效的经典计划问题。有了此翻译，我们将利用启发式搜索来确定计划。我们使用命题线性时间逻辑表示TEG，该逻辑在状态的有限序列上进行解释。我们的翻译是基于为TEG构建不确定的有限自动机的。我们证明了算法的正确性，并分析了结果表示的复杂性。该翻译程序已完全实现并可用。我们的方法通常要胜任，始终优于现有的TEG规划方法。

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