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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Action Model Acquisition Using Sequential Pattern Mining

verfasst von : Ankuj Arora, Humbert Fiorino, Damien Pellier, Sylvie Pesty

Erschienen in: KI 2017: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper presents an approach to learn the agents’ action model (action blueprints orchestrating transitions of the system state) from plan execution sequences. It does so by representing intra-action and inter-action dependencies in the form of a maximum satisfiability problem (MAX-SAT), and solving it with a MAX-SAT solver to reconstruct the underlying action model. Unlike previous MAX-SAT driven approaches, our chosen dependencies exploit the relationship between consecutive actions, rendering more accurately learnt models in the end.

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Metadaten
Titel
Action Model Acquisition Using Sequential Pattern Mining
verfasst von
Ankuj Arora
Humbert Fiorino
Damien Pellier
Sylvie Pesty
Copyright-Jahr
2017
Buch
KI 2017: Advances in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-67189-5

Electronic ISBN: 978-3-319-67190-1

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-67190-1_22