AI-Planning / AI-Planning/macq

Bonet & Geffner (ECAI'20, arXiv'21)

Aperta
#23 1 commento 0 reazioni 1 assegnatario Rivendicata da @seeratparmar Vedi su GitHub
acquisition-technique
Lingua principale
Python
Stelle
25
Fork
6
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

## Notes
- Just takes state IDs and transitions as input
- Produces lifted representation, and does so using SAT
- Second one seems to improve on the first, and does so using ASP
- We may want to stick with the first initially

## References
- [ ] [Learning First-Order Symbolic Representations for Planning from the Structure of the State Space](https://arxiv.org/abs/1909.05546)
- [ ] [Learning First-Order Representations for Planning from Black-Box States: New Results](https://arxiv.org/abs/2105.10830)

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