Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On the Evolution of Planner-Specific Macro Sets

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F17%3A10369850" target="_blank" >RIV/00216208:11320/17:10369850 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-70169-1_33" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-70169-1_33</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-70169-1_33" target="_blank" >10.1007/978-3-319-70169-1_33</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On the Evolution of Planner-Specific Macro Sets

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In Automated Planning, generating macro-operators (macros) is a well-known reformulation approach that is used to speed-up the planning process. Most of the macro generation techniques aim for using the same set of generated macros on every problem instance of a given domain. This limits the usefulness of macros in scenarios where the environment and thus the structure of instances is dynamic, such as in real-world applications. Moreover, despite the wide availability of parallel processing units, there is a lack of approaches that can take advantage of multiple parallel cores, while exploiting macros. In this paper we propose the Macro sets Evolution (MEvo) approach. MEvo has been designed for overcoming the aforementioned issues by exploiting multiple cores for combining promising macros --taken from a given pool-- in different sets, while solving continuous streams of problem instances. Our empirical study, involving 5 state-of-the-art planning engines and a large number of planning instances, demonstrates the effectiveness of the proposed MEvo approach.

  • Název v anglickém jazyce

    On the Evolution of Planner-Specific Macro Sets

  • Popis výsledku anglicky

    In Automated Planning, generating macro-operators (macros) is a well-known reformulation approach that is used to speed-up the planning process. Most of the macro generation techniques aim for using the same set of generated macros on every problem instance of a given domain. This limits the usefulness of macros in scenarios where the environment and thus the structure of instances is dynamic, such as in real-world applications. Moreover, despite the wide availability of parallel processing units, there is a lack of approaches that can take advantage of multiple parallel cores, while exploiting macros. In this paper we propose the Macro sets Evolution (MEvo) approach. MEvo has been designed for overcoming the aforementioned issues by exploiting multiple cores for combining promising macros --taken from a given pool-- in different sets, while solving continuous streams of problem instances. Our empirical study, involving 5 state-of-the-art planning engines and a large number of planning instances, demonstrates the effectiveness of the proposed MEvo approach.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50803 - Information science (social aspects)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GJ17-17125Y" target="_blank" >GJ17-17125Y: Balancování deliberativního a reaktivního chování inteligentních agentů</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    AI*IA 2017 Advances in Artificial Intelligence

  • ISBN

    978-3-319-70169-1

  • ISSN

  • e-ISSN

    neuvedeno

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    443-454

  • Název nakladatele

    Springer International Publishing

  • Místo vydání

    Cham, Švýcarsko

  • Místo konání akce

    Bari, Italie

  • Datum konání akce

    14. 11. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku