Learning Divide-and-Evolve Parameter Configurations with Racing

Jacques Bibai 1, 2 Pierre Savéant 1 Marc Schoenauer 2 Vincent Vidal 3
2 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Abstract : The sub-optimal DAE planner implements the stochastic approach for domain-independent planning decomposition introduced in (Schoenauer, Sav´eant, and Vidal 2006; 2007). This planner optimizes either the makespan or the number of actions by generating ordered sequences of intermediate goals via a process of artificial evolution. The evolutionary part of DAE uses the Evolving Objects (EO) library, and the embedded planner it is based on is the non-optimal STRIPS planner YAHSP (Vidal 2004). For a given domain, the learning phase uses a racing procedure to choose the rates of the different variation operators used in DAE, and processes the results obtained during this process to specify the predicates that will be later used to describe the intermediate goals.
Type de document :
Communication dans un congrès
AAAI press. ICAPS-09-Workshop on Planning and Learning, Sep 2009, Thessaloniki, Greece. AAAI press, 2009
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Contributeur : Jacques Bibai <>
Soumis le : vendredi 12 février 2010 - 17:36:26
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:37
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 juin 2010 - 21:15:10

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Jacques Bibai, Pierre Savéant, Marc Schoenauer, Vincent Vidal. Learning Divide-and-Evolve Parameter Configurations with Racing. AAAI press. ICAPS-09-Workshop on Planning and Learning, Sep 2009, Thessaloniki, Greece. AAAI press, 2009. 〈inria-00406626〉

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