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Pattern Database Heuristics for Fully Observable Nondeterministic Planning

机译：完全可观察的不确定性模式的模式数据库启发式

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When planning in an uncertain environment, one is often interested in finding a contingent plan that prescribes appropriate actions for all possible states that may be encountered during the execution of the plan. We consider the problem of finding strong cyclic plans for fully observable nondeterministic (FOND) planning problems. The algorithm we choose is LAO~*, an informed explicit state search algorithm. We investigate the use of pattern database (PDB) heuristics to guide LAO~* towards goal states. To obtain a fully domain-independent planning system, we use an automatic pattern selection procedure that performs local search in the space of pattern collections. The evaluation of our system on the FOND benchmarks of the Uncertainty Part of the International Planning Competition 2008 shows that our approach is competitive with symbolic regression search in terms of problem coverage, speed, and plan quality.
机译：当在不确定的环境中进行计划时，人们通常会对找到一种应急计划感兴趣，该计划规定了在计划执行期间可能遇到的所有可能状态的适当措施。我们考虑为完全可观察的不确定性（FOND）规划问题找到强有力的循环计划的问题。我们选择的算法是LAO〜*，这是一种明智的显式状态搜索算法。我们研究了模式数据库（PDB）启发式方法的使用，以指导LAO〜*向目标状态迈进。为了获得完全独立于域的计划系统，我们使用了自动模式选择过程，该过程在模式集合的空间中执行本地搜索。在2008年国际计划竞赛不确定性部分的FOND基准上对我们的系统进行的评估表明，在问题覆盖范围，速度和计划质量方面，我们的方法在符号回归搜索方面具有竞争力。

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