Filtering, Decomposition and Search Space Reduction for Optimal Sequential Planning

International audienceWe present in this paper a hybrid planning system which combines constraint satisfaction techniques and planning heuris-tics to produce optimal sequential plans. It integrates its own consistency rules and filtering and decomposition mechanisms suitable for planning. Given a fixed bound on the plan length, our planner works directly on a structure related to Graphplan's planning graph. This structure is incrementally built: Each time it is extended, a sequential plan is searched. Different search strategies may be employed. Currently, it is a forward chaining search based on problem decomposition with action sets partitioning. Various techniques are used to reduce the search space, such as memorizing nogood states or estimating goals reachability. In addition, the planner implements two different techniques to avoid enumerating some equivalent action sequences. Empirical evaluation shows that our system is very competitive on many problems, especially compared to other optimal sequential planners

A Constraint-Based Planner for Data Production

This paper presents a graph-based backtracking algorithm designed to support constrain-tbased planning in data production domains. This algorithm performs backtracking at two nested levels: the outer- backtracking following the structure of the planning graph to select planner subgoals and actions to achieve them and the inner-backtracking inside a subproblem associated with a selected action to find action parameter values. We show this algorithm works well in a planner applied to automating data production in an ecological forecasting system. We also discuss how the idea of multi-level backtracking may improve efficiency of solving semi-structured constraint problems

Constraint-Based Qualitative Simulation

We consider qualitative simulation involving a finite set of qualitative relations in presence of complete knowledge about their interrelationship. We show how it can be naturally captured by means of constraints expressed in temporal logic and constraint satisfaction problems. The constraints relate at each stage the 'past' of a simulation with its 'future'. The benefit of this approach is that it readily leads to an implementation based on constraint technology that can be used to generate simulations and to answer queries about them.Comment: 10 pages, to appear at the conference TIME 200

Une approche totalement instanciée pour la planification HTN

International audienceDe nombreuses techniques de planification ont eté développées pour permettrè a des syst emes autonomes d'agir et de prendre des décisions en fonction de leurs perceptions de l'environnement. Parmi ces techniques, la planification HTN (Hierarchical Task Network) est l'une des techniques les plus utilisées en pratique. Contrairement aux approches classiques de la planifi-cation, la planification HTN fonctionne par décomposition récursive d'une tâche complexe en sous tâches jusqu'` a ce que chaque sous-tâche puissê etre réalisée par l' exécution d'une action. Cette vision hiérarchique de la planification permet une représentation plus riche desprobì emes de planification tout en guidant la recherche d'un plan solution et en apportant de la connaissance aux algorithmes sous-jacents. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche de la planification HTN dans laquelle, comme en planification classique, nous instancions l'ensemble des opérateurs de planification avant d'effectuer la recherche d'un plan solution. Cette approche a fait ses preuves en planification clas-sique. Elle est utilisée par la plupart des planificateurs contemporains mais n'a, ` a notre connaissance, jamais eté appliquée dans le cadre de la planification HTN. L'instanciation des opérateurs de planifica-tion est pourtant nécessaire au développement d'heuristiques efficaces et a l'encodage deprobì emes de planification HTN dans d'autres formalismes tels que SAT ou CSP. Nous présentons dans la suite de l'article un mécanisme générique d'instanciation. Ce mécanisme implémente des techniques de simplification permettant de réduire la complexité du processus d'instanciation inspirées de celles utilisées en planification classique. Pour finir nous présentons des résultats obtenus sur un ensemble deprobì emes issus des compétitions internationales de planification avec une version modifiée du planificateur SHOP utilisant notre technique d'instanciation

Planification de coût optimal basée sur les CSP pondérés

For planning to come of age, plans must be judged by a measure of quality, such as the total cost of actions. This thesis describes an optimal-cost planner in the classical planning framework except that each action has a cost.We code the extraction of an optimal plan, from a planning graph with a fixed number k of levels, as a weighted constraint satisfaction problem (WCSP). The specific structure of the resulting WCSP means that a state-of-the-art exhaustive solver was able to find an optimal plan in planning graphs containing several thousand nodes.We present several methods for determining a tight bound on the number of planning-graph levels required to ensure finding a globally optimal plan. These include universal notions such as indispensable sets S of actions: every valid plan contains at least one action in S. Different types of indispensable sets can be rapidly detected by solving relaxed planning problems related to the original problem. On extensive trials on benchmark problems, the bound on the number of planning-graph levels was reduced by an average of 60% allowing us to solve many instances to optimality.Thorough experimental investigations demonstrated that using the planning graph in optimal planning is a practical possibility, although not competitive, in terms of computation time, with a recent state-of-the-art optimal planner.Un des challenges actuels de la planification est la résolution de problèmes pour lesquels on cherche à optimiser la qualité d'une solution telle que le coût d'un plan-solution. Dans cette thèse, nous développons une méthode originale pour la planification de coût optimal dans un cadre classique non temporel et avec des actions valuées.Pour cela, nous utilisons une structure de longueur fixée appelée graphe de planification. L'extraction d'une solution optimale, à partir de ce graphe, est codée comme un problème de satisfaction de contraintes pondérées (WCSP). La structure spécifique des WCSP obtenus permet aux solveurs actuels de trouver, pour une longueur donnée, une solution optimale dans un graphe de planification contenant plusieurs centaines de nœuds. Nous présentons ensuite plusieurs méthodes pour déterminer la longueur maximale des graphes de planification nécessaire pour garantir l'obtention d'une solution de coût optimal. Ces méthodes incluent plusieurs notions universelles comme par exemple la notion d'ensembles d'actions indispensables pour lesquels toutes les solutions contiennent au moins une action de l'ensemble. Les résultats expérimentaux effectués montrent que l'utilisation de ces méthodes permet une diminution de 60% en moyenne de la longueur requise pour garantir l'obtention d'une solution de coût optimal. La comparaison expérimentale avec d'autres planificateurs montre que l'utilisation du graphe de planification et des CSP pondérés pour la planification optimale est possible en pratique même si elle n'est pas compétitive, en terme de temps de calcul, avec les planificateurs optimaux récents

Aprendizaje de conocimiento de control para planificación de tareas

Esta tesis doctoral se centra en dos disciplinas de la Inteligencia Artificial: la planificación de tareas y el aprendizaje automático. La planificación en IA desarrolla sistemas de computación que resuelvan problemas cuya solución consista de un conjunto de acciones, total o parcialmente ordenadas, denominado plan que, mediante su ejecución, consiguen pasar de una situación inicial a otra situación en que se hacen ciertas una serie de metas o fines perseguidos .Debido al enorme tamaño del espacio de búsqueda que hay que explorar, se considera un problema PSPACE-complete [Vil Ander,1991]. Normalmente es necesario definir algún tipo de conocimiento o heurıstica que permita obtener eficientemente el plan. Por otro lado, se dice de un programa de ordenador que aprende apartir de la experiencia E, con respecto a alguna clase de area T y una medida de rendimiento P, si su rendimiento en la tarea T, medido mediante P, mejora con la experiencia E[Mitchell,1997] El objetivo de esta tesis es el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático aplicables a planificación, para extraer el conocimiento recontrol (o heurısticas) adecuado que incremente la eficiencia (disminuya el tiempo y la memoria consumidos por el ordenador) en resoluciones de nuevos problemas. También se busca definir una metodología de aprendizaje adaptable a distintos paradigmas de planificación capaz de obtener heurısticas. Por ultimo, se estudia la transferencia de dicho conocimiento, primero entre dos planificadores distintos; es decir, se extrae el conocimiento de una técnica de planificación específica, utilizando la metodología diseñada, para aplicarlo en otra diferente; y segundo, a los sistemas de aprendizaje :como le afecta al rendimiento del sistema de aprendizaje la utilización de un conocimiento previo proveniente de una fuente externa. Para poder realizar estas transferencias se necesita haber definido previamente un lenguaje de representación del conocimiento de control__________________________________________________ The research presented in this dissertation focuses on two topics in Artificial Intelligence: planning and machine learning. The aim of classical planning is to find plans to solve problems. A problem is made of a starting situation and a set of goals. Given a set of possible actions, a planner must find a sequence of actions (a plan) that, starting from the initial state, fulfills all goals. Planning has a high computational complexity. In fact, it is PSPACE-complete [Bylander, 1991]. Usually, in order to make the search process more efficient, some heuristics are needed. On the other hand, a computer program is said to learn from experience E, with respect to some task T and a performance measure P, if its performance on T according to P, improves with experience E [Mitchell, 1997]. This thesis aims to show that machine learning methods can improve efficiency (time and memory) in modern planners, like graphplan-based planning or agentbased hierarchical partial-order planners. From this experience, a general methodology is developed to apply machine learning to different planning paradigms. Finally, this thesis explores the idea of transferring heuristics learned in one planner to a different planner. In particular, we transfer heuristics from a graphplan-based planner to a bidirectional on