Timeline-based planning is an approach originally developed in the context of space mission planning and scheduling, where problem domains are modelled as systems made of a number of independent but interacting components, whose behaviour over time, the timelines, is governed by a set of temporal constraints. This approach is different from the action-based perspective of common PDDL-like planning languages. Timeline-based systems have been successfully deployed in a number of space missions and other domains. However, despite this practical success, a thorough theoretical understanding of the paradigm was missing. This thesis fills this gap, providing the first detailed account of formal and computational properties of the timeline-based approach to planning. In particular, we show that a particularly restricted variant of the formalism is already expressive enough to compactly capture action-based temporal planning problems. Then, finding a solution plan for a timeline-based planning problem is proved to be EXPSPACE-complete. Then, we study the problem of timeline-based planning with uncertainty, that include external components whose behaviour is not under the control of the planned system. We identify a few issues in the state-of-the-art approach based on flexible plans, proposing timeline-based games, a more general game-theoretic formulation of the problem, that addresses those issues. We show that winning strategies for such games can be found in doubly-exponential time. Then, we study the expressiveness of the formalism from a logic point of view, showing that (most of) timeline-based planning problems can be captured by Bounded TPTL with Past, a fragment of TPTL+P that, unlike the latter, keeps an EXPSPACE satisfiability problem. The logic is introduced and its satisfiabilty problem is solved by extending a recent one-pass tree-shaped tableau method for LTL.


翻译:以时间线为基础的规划是最初在空间飞行任务规划和日程安排的背景下开发的一种方法,在这种方法中,问题领域被模拟为由若干独立但互动的构成部分组成的系统,这些组成部分在时间上的行为、时间表和时间上受一系列时间限制的制约。这一方法不同于共同PDDL式规划语言的基于行动的观点。基于时间线的系统在一些空间飞行任务和其他领域成功部署。然而,尽管取得了这一实际成功,但对模式的彻底理论性理解却缺失了。这一理论填补了这一空白,提供了基于时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-时间-

0
下载
关闭预览

相关内容

【经典书】算法C语言实现,Algorithms in C. 672页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2020年8月13日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
99+阅读 · 2020年5月22日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version
深度强化学习实验室
9+阅读 · 2018年6月13日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月22日
Arxiv
4+阅读 · 2021年4月13日
Arxiv
5+阅读 · 2021年2月8日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version
深度强化学习实验室
9+阅读 · 2018年6月13日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员