论文笔记

背景

智能规划求解器需要有动作模型和PDDL作为输入，然而从头构建动作模型是十分困难的，于是提出ARMS算法可以从正确的规划中直接学习动作模型。值得注意的是，ARMS算法的输入不要求观测到的规划必须包含中间的状态信息。

Introduction

创新点

• 以前的方法学习动作模型都需要规划的状态信息和动作序列
• ARMS学习动作模型不需要规划解的状态信息

基本概念

1. action signature
   动作名和动作参数列表构成的字符串。

目标

学习动作模型，具体来说:

1. 学出每个action signature的前置条件
2. 学出每个action signature的后置条件

ARMS算法

ARMS算法有2大阶段

• Phase one
  从所有规划中挖掘动作集合
• Phase Two
  从动作集合以及最初的relation-action pairs确定一些Constraints，然后将Constraints转化为weighted MAX-SAT问题并求解。

Related Work

1. Learning from state images
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7. PDDL background

Problem statement

ARMS算法的输入:

1. 初始状态
2. 目标状态
3. 动作序列

ARMS算法详情

模型空间很大，如何寻找较优模型?
答:利用Constraints对模型空间进行限制。