On-line learning of macro planning operators using probabilistic estimations of cause-effects

In this work we propose an on-line learning method for learning action rules for planning. The system uses a probabilistic approach of a constructive induction method that combines a beam search with an example-based search over candidate rules to find those that more concisely describe the world dy...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Agostini, Alejandro Gabriel, Wörgötter, Florentin, Celaya Llover, Enric|||0000-0001-8480-7706, Torras, Carme|||0000-0002-2933-398X
Tipo de recurso: informe técnico
Fecha de publicación:2008
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/2694
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/2694
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Intelligent robots and autonomous agents
Machine learning
Planning / Artificial intelligence
Robots, Industrial
online learning
macro planning operator
constructive learning
Robots
Sistemes de control intel·ligents
Aprenentatge automàtic
Planificació / Intel·ligència artificial
Robots industrials
Classificació INSPEC::Automation::Robots::Intelligent robots
Classificació INSPEC::Cybernetics::Artificial intelligence::Learning (artificial intelligence)
Classificació INSPEC::Cybernetics::Artificial intelligence::Planning (artificial intelligence)
Classificació INSPEC::Automation::Robots::Service robots
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Representació del coneixement
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial artificial
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Robòtica
Descripción
Sumario:In this work we propose an on-line learning method for learning action rules for planning. The system uses a probabilistic approach of a constructive induction method that combines a beam search with an example-based search over candidate rules to find those that more concisely describe the world dynamics. The approach permits a rapid integration of the knowledge acquired from experience. Exploration of the world dynamics is guided by the planner, and – if the planner fails because of incomplete knowledge – by a teacher through action instructions.