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A heuristic search approach to planning with temporally extended preferences
Indexado
WoS WOS:000264656000005
Scopus SCOPUS_ID:60549115949
DOI 10.1016/J.ARTINT.2008.11.011
Año 2009
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Planning with preferences involves not only finding a plan that achieves the goal, it requires finding a preferred plan that achieves the goal, where preferences over plans are specified as part of the planner's input. In this paper we provide a technique for accomplishing this objective. Our technique can deal with a rich class of preferences, including so-called temporally extended preferences (TEPs). Unlike simple preferences which express desired properties of the final state achieved by a plan, TEPs can express desired properties of the entire sequence of states traversed by a plan, allowing the user to express a much richer set of preferences. Our technique involves converting a planning problem with TEPs into an equivalent planning problem containing only simple preferences. This conversion is accomplished by augmenting the inputed planning domain with a new set of predicates and actions for updating these predicates. We then provide a collection of new heuristics and a specialized search algorithm that can guide the planner towards preferred plans. Under some fairly general conditions our method is able to find a most preferred plan-i.e., an optimal plan. It can accomplish this without having to resort to admissible heuristics, which often perform poorly in practice. Nor does our technique require an assumption of restricted plan length or make-span. We have implemented our approach in the HPLAN-P planning system and used it to compete in the 5th International Planning Competition, where it achieved distinguished performance in the Qualitative Preferences track. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Revista



Revista ISSN
Artificial Intelligence 0004-3702

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Disciplinas de Investigación



WOS
Computer Science, Artificial Intelligence
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Language And Linguistics
Linguistics And Language
Artificial Intelligence
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 BAIER-ARANDA, JORGE ANDRES Hombre UNIV TORONTO - Canadá
Pontificia Universidad Católica de Chile - Chile
University of Toronto - Canadá
2 Bacchus, Fahiem - UNIV TORONTO - Canadá
University of Toronto - Canadá
3 Mcllraith, Sheila A. Mujer UNIV TORONTO - Canadá
University of Toronto - Canadá
3 McIlraith, Sheila A. A. Mujer University of Toronto - Canadá

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Origen de Citas Identificadas



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Citas Identificadas: 6.52 %
Citas No-identificadas: 93.48 %

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Citas Identificadas: 6.52 %
Citas No-identificadas: 93.48 %

Financiamiento



Fuente
Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Ontario Ministry of Research and Innovation

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Agradecimientos



Agradecimiento
We gratefully acknowledge funding from Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) and from the Ontario Ministry of Research and Innovation Early Researcher Award. We also thank Christian Fritz for helpful discussions during the development of our planner, and the anonymous reviewers for their useful feedback.

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