Improving Applicability of Planning in the RoboCup Logistics League Using Macro-actions Refinement

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F24%3A00375791" target="_blank" >RIV/68407700:21730/24:00375791 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-55015-7_24" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-55015-7_24</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-55015-7_24" target="_blank" >10.1007/978-3-031-55015-7_24</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Improving Applicability of Planning in the RoboCup Logistics League Using Macro-actions Refinement

Popis výsledku v původním jazyce

This paper focuses on improving the action plans obtained through the use of sequential macro-actions in temporal planning. Macro-actions are a way to address the high complexity of temporal planning in challenging domains. Investigating the Robocup Logistics League (RCLL), a testbed for logistics scenarios in the area of Industry 4.0, we introduce a method to unfold the macro-actions of an obtained abstract plan back into their original atomic actions in an improved plan. This allows to extract potentially better solutions in terms of makespan from the Simple Temporal Network (STN) representing the abstract plan. The proposed method is evaluated on a macro-based modeling of the RCLL domain and is shown to yield improved plans over those obtained using either the original atomic actions or the macro-actions without refinement.

Název v anglickém jazyce

Improving Applicability of Planning in the RoboCup Logistics League Using Macro-actions Refinement

Popis výsledku anglicky

This paper focuses on improving the action plans obtained through the use of sequential macro-actions in temporal planning. Macro-actions are a way to address the high complexity of temporal planning in challenging domains. Investigating the Robocup Logistics League (RCLL), a testbed for logistics scenarios in the area of Industry 4.0, we introduce a method to unfold the macro-actions of an obtained abstract plan back into their original atomic actions in an improved plan. This allows to extract potentially better solutions in terms of makespan from the Simple Temporal Network (STN) representing the abstract plan. The proposed method is evaluated on a macro-based modeling of the RCLL domain and is shown to yield improved plans over those obtained using either the original atomic actions or the macro-actions without refinement.

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)

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)

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

RoboCup 2023: Robot World Cup XXVI

ISBN

978-3-031-55015-7

ISSN

1611-3349

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

287-298

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Bordeaux

Datum konání akce

4. 7. 2023

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

001213883900024