Migliorare l'ottimizzazione dei planner con OPOF

Identificare le giuste impostazioni interne per la pianificazione è fondamentale per ottenere i migliori risultati da un pianificatore. Tuttavia, regolare automaticamente queste impostazioni in base a diversi problemi può essere piuttosto complicato. Studi recenti hanno analizzato modi per imparare a impostare questi parametri, ma spesso mancano di un modo chiaro per definire il problema e di uno strumento software condiviso per applicare le soluzioni. Questo lavoro introduce un nuovo modo di pensare al problema di ottimizzazione dei pianificatori (Pop) e uno strumento software chiamato Open Planner Optimization Framework (OPOF) che consente alle persone di specificare e risolvere questi problemi più facilmente.

La pianificazione è essenziale nel processo decisionale all'interno dell'intelligenza artificiale. In questo contesto, a un pianificatore viene dato un problema specifico e deve utilizzare qualche tipo di calcoli per raggiungere un risultato desiderato. Il successo del pianificatore dipende spesso da alcune impostazioni interne. Per assicurarsi che il pianificatore funzioni bene, è importante trovare le migliori impostazioni.

In questo lavoro, ci occupiamo della situazione comune in cui derivare impostazioni di alta qualità attraverso calcoli è molto difficile, specialmente in scenari complessi. Invece, ci concentriamo su come regolare le impostazioni usando un gruppo selezionato di problemi di allenamento. Questo approccio tratta il pianificatore come una scatola nera, dove proviamo diverse impostazioni fino a vedere i risultati che vogliamo. I metodi usati per questo sono abbastanza generali perché non si basano sulla comprensione del funzionamento interno del pianificatore.

Per regolare automaticamente un pianificatore, i metodi attuali di solito mirano a trovare un insieme di impostazioni che funzionano meglio in media su un insieme di problemi di allenamento. Tuttavia, crediamo che le impostazioni debbano cambiare in base al tipo di problema per raggiungere i migliori risultati. In particolare, abbiamo bisogno di un modo per abbinare ogni problema a impostazioni di pianificazione di alta qualità, il che è molto difficile perché ci sono molte possibili corrispondenze da considerare e non sono completamente comprese. Alcuni lavori recenti hanno toccato aspetti di questo problema, come l'apprendimento di determinate azioni per tipi specifici di pianificatori o il trovare i migliori modi per campionare dati per i pianificatori. Sebbene le idee siano simili, non condividono una definizione comune del problema e hanno basi software diverse.

Proponiamo un formato generale per il problema di ottimizzazione del pianificatore (POP) che riunisce le idee principali di questi recenti contributi nella messa a punto delle impostazioni basate su problemi specifici. Insieme a questo, offriamo uno strumento software flessibile, OPOF, per definire e risolvere questi problemi in un modo riutilizzabile. Speriamo che questo incoraggi la comunità a lavorare sul problema in modo più guidato ed efficiente.

#Il Problema di Ottimizzazione del Pianificatore (POP) Spiegato

Un problema di ottimizzazione del pianificatore (POP) è composto da diverse parti: lo spazio dei problemi, lo spazio delle impostazioni, l'obiettivo della pianificazione e il modo in cui i problemi sono distribuiti. Un pianificatore riceve un problema e impostazioni come input e esegue calcoli basati su di essi. Restituisce un punteggio che indica quanto bene ha performato, il che si riferisce all'obiettivo di pianificazione.

L'obiettivo è trovare un generatore che colleghi problemi specifici a impostazioni appropriate, in modo che le prestazioni complessive migliorino. Questo generatore può essere casuale, producendo risultati diversi ogni volta che viene utilizzato, oppure fisso, restituendo sempre lo stesso risultato per lo stesso problema. Un generatore che non si basa sull'input è chiamato incondizionato.

La sfida è che il generatore deve essere appreso solo interagendo con il pianificatore. Non ci aspettiamo di avere una forma matematica diretta per le prestazioni o i risultati.

#Lavori Correlati

#Ottimizzazione a scatola nera (BBO)

Nell'ottimizzazione a scatola nera, dobbiamo trovare impostazioni che massimizzino i risultati da una funzione obiettivo nascosta. Qui, non conosciamo la formula specifica per questa funzione e possiamo solo valutare i suoi risultati a diverse impostazioni. Ci sono diverse strategie per affrontare questo:

1. Algoritmi Evolutivi (EA): Questi tracciano un gruppo di punti nello spazio di input. Questo gruppo viene modificato utilizzando concetti di cambiamento e selezione attraverso test ripetuti contro la funzione obiettivo.

2. Ottimizzazione Bayesiana (BO): Nella BO, viene costruito un modello della funzione obiettivo basato su valutazioni passate. Questo modello viene quindi utilizzato per selezionare ulteriori punti per la valutazione, bilanciando la necessità di esplorare nuove possibilità con l'opportunità di sfruttare aree già conosciute.

#Configurazione degli Algoritmi (AC)

La configurazione degli algoritmi è un tipo di ottimizzazione a scatola nera in cui cerchiamo impostazioni che funzionano bene in media su una serie di problemi. La generalizzazione è importante qui, il che significa che le impostazioni trovate per un insieme di allenamento dovrebbero funzionare bene anche su problemi nuovi e non visti. Di solito trattiamo il risultato medio come l'obiettivo principale e applichiamo tecniche standard di BBO.

#Problema di Ottimizzazione del Pianificatore (POP)

Il nostro formato POP si basa sull'idea della configurazione degli algoritmi ma si concentra sul trovare un generatore che adatta le impostazioni a problemi specifici. Questo è diverso dall'AC tradizionale, che cerca un singolo insieme di impostazioni che funzioni bene in generale. Questo tipo di soluzione condizionale è particolarmente utile nelle situazioni di pianificazione AI in cui le migliori impostazioni possono variare significativamente in base al problema.

#Framework Software

Il POP richiede strumenti speciali per supportare il concetto di generatore e integrare tecniche di apprendimento moderno, inclusi gli apprendimenti profondi. Anche se esistono alcuni framework per BBO, necessitano di significative modifiche per funzionare con i POP, rendendoli meno user-friendly. OPOF punta a fornire uno strumento più intuitivo che sia facile da usare e incorpori metodi di apprendimento profondo.

#OPOF: Framework di Ottimizzazione del Pianificatore Open-Source

#Domini: Strutturare il Problema di Ottimizzazione del Pianificatore

Al centro di OPOF c'è un'astrazione di dominio per disporre un problema di ottimizzazione del pianificatore. Questa struttura include funzioni che descrivono le specifiche di un dato problema - come la distribuzione dei problemi, le impostazioni utilizzate e il pianificatore stesso.

Per illustrare questo, possiamo creare un'istanza di dominio semplice, campionare un insieme di problemi e utilizzare il pianificatore per valutare vari problemi mentre raccogliamo i risultati.

#Domini Disponibili

OPOF viene fornito con diversi domini, che possono essere ampliati nel tempo. Al suo rilascio, abbiamo:

• Mondo a Griglia 2D: Domini di test semplici che mostrano comportamenti di base nella pianificazione.
• Pianificazione del Movimento Basata su Campionamento (SBMP): Scenari più complessi focalizzati sull'ottimizzazione delle impostazioni per la pianificazione del movimento.
• Pianificazione POMDP Online: Questo dominio impara azioni per migliorare la presa di decisioni in situazioni parzialmente osservabili.

#Algoritmi Integrati

OPOF contiene versioni stabili di algoritmi progettati per affrontare il problema di ottimizzazione del pianificatore. Questo elenco è destinato ad espandersi nel tempo.

1. GC (Generatore-Critico): Questo algoritmo utilizza due reti neurali che lavorano insieme. Una è il generatore che crea possibili impostazioni basate sui problemi, e l'altra è il critico che valuta quanto bene il pianificatore fa con quelle impostazioni.

2. SMAC: Un wrapper attorno a un altro strumento per la configurazione degli algoritmi che utilizza tecniche di ottimizzazione bayesiana. Impara solo un insieme di impostazioni fisse e non cambia in base al problema, rendendolo più semplice e stabile, anche se di solito meno efficace rispetto all'approccio condizionale di GC.

#Scelte di Design

OPOF è progettato con flessibilità in mente, consentendo uno sviluppo facile sia dei domini che degli algoritmi separatamente. Questo consente agli utenti di riutilizzare strumenti esistenti su nuovi domini o testare nuovi algoritmi contro domini consolidati.

L'uso di pip, uno strumento per l'installazione e la gestione dei pacchetti software in Python, rende facile confezionare e distribuire i domini e gli algoritmi insieme a OPOF.

#Direzioni Futura

Ci sono molti modi in cui OPOF e il framework POP possono essere applicati o estesi.

• Applicazioni di Dominio Interessanti: Il framework è sufficientemente generale da essere applicabile in molte aree della pianificazione, rendendo più facile per i ricercatori ottimizzare i loro strumenti.

• Sviluppare Algoritmi Generali: Attualmente, l'algoritmo Generatore-Critico è il metodo principale disponibile. La speranza è che OPOF incoraggi lo sviluppo di approcci migliori e più efficaci.

• Classi di Parametri Più Difficili: Al momento, i domini hanno parametri relativamente piccoli. Il prossimo passo è vedere come il framework si scalda a parametri più grandi e la sua utilità in domini più complessi.

• Applicazioni Più Ampie: Il framework potrebbe essere utilizzato per migliorare non solo la velocità di pianificazione, ma altri aspetti come la sicurezza o l'esplorazione. Potrebbe anche trovare applicazione in diversi campi, come l'interazione uomo-robot.

Questo lavoro è reso possibile grazie al supporto di vari fondi di ricerca e universitari.