On Removing Left Recursion from Totally-ordered HTN Domain Models
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3A10508836" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:10508836 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.32473/flairs.38.1.138853" target="_blank" >https://doi.org/10.32473/flairs.38.1.138853</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.32473/flairs.38.1.138853" target="_blank" >10.32473/flairs.38.1.138853</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
On Removing Left Recursion from Totally-ordered HTN Domain Models
Popis výsledku v původním jazyce
Hierarchical planning is a knowledge-based approach to automated planning, where high-level (compound) tasks are decomposed into simpler tasks until primitive tasks - actions - forming the plan are obtained. Hierarchical Task Networks (HTN) is a modeling formalism for hierarchical planning, where task decompositions are described using decomposition methods with specific constraints. These decomposition methods are very close to rewriting (production) rules of context-free grammars, specifically when the domain is totally ordered. Recursive rules, when a task decomposes to itself, are generally allowed. Generating plans from left to right brings advantage of the first actions in the plan to be ready for execution even if the plan is not yet fully generated. However, left recursion goes against this idea as it tends to generate the plan from right (end) till left (beginning). The paper shows how to remove left recursion from HTN decomposition methods using the ideas from the Greibach Normal Form.
Název v anglickém jazyce
On Removing Left Recursion from Totally-ordered HTN Domain Models
Popis výsledku anglicky
Hierarchical planning is a knowledge-based approach to automated planning, where high-level (compound) tasks are decomposed into simpler tasks until primitive tasks - actions - forming the plan are obtained. Hierarchical Task Networks (HTN) is a modeling formalism for hierarchical planning, where task decompositions are described using decomposition methods with specific constraints. These decomposition methods are very close to rewriting (production) rules of context-free grammars, specifically when the domain is totally ordered. Recursive rules, when a task decomposes to itself, are generally allowed. Generating plans from left to right brings advantage of the first actions in the plan to be ready for execution even if the plan is not yet fully generated. However, left recursion goes against this idea as it tends to generate the plan from right (end) till left (beginning). The paper shows how to remove left recursion from HTN decomposition methods using the ideas from the Greibach Normal Form.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2025
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
Proceedings of the International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference Flairs
ISBN
—
ISSN
2334-0762
e-ISSN
2334-0762
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
—
Název nakladatele
FLAIRS
Místo vydání
USA
Místo konání akce
Florida
Datum konání akce
20. 5. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—