predicators： bilevel planning 与 neuro-symbolic relational abstractions

predicators： bilevel planning 与 neuro-symbolic relational abstractions

predicators Learning for effective and efficient bilevel planning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/predicators

项目介绍

predicators 是一个开源代码库，致力于实现双层面规划（bilevel planning）与学习型神经符号关系抽象（learned neuro-symbolic relational abstractions）。该项目基于一系列相关研究论文，旨在通过结合学习算法和符号推理方法，解决复杂的规划和动作问题。

项目技术分析

predicators 的核心是一个名为 NSRT（Neuro-Symbolic Relational Transition）的学习算法。此算法通过以下步骤，实现了对符号操作符（symbolic operators）的自动学习：

1. 数据分段（Segment data）
2. 学习所需 NSRT 的数量，以及每个符号操作符组件（参数、先决条件和效果）
3. 学习选项并将它们标注到数据上
4. 学习采样器（samplers）
5. 最终确定 NSRT

项目中的方法以论文中的研究为基础，实现了多种符号学习策略，例如文法搜索发明方法（Grammar Search Invention Approach）。这些策略与 NSRT 学习算法紧密集成，共同构成了 predicators 的技术框架。

项目及应用场景

predicators 项目的应用场景广泛，涵盖了机器人学、自动化控制、游戏AI等多个领域。以下是一些具体的应用示例：

• 机器人任务规划：在复杂的任务中，例如清理房间，机器人需要确定动作的优先顺序和组合。predicators 可以帮助机器人构建符号模型，以便更好地理解和规划其动作。

• 自动化控制策略：在自动化流程中，系统需要做出一系列决策以优化性能。通过使用 predicators，自动化系统可以学习并推理出最优的控制策略。

• 游戏 AI：在游戏开发中，AI 需要做出智能决策。predicators 可以为游戏 AI 提供一种学习情境和动作关系的方法，从而实现更加智能的行为。

项目特点

1. 集成学习与推理：predicators 结合了深度学习的强大能力与符号推理的明确性，实现了更加高效和可靠的规划算法。

2. 模块化设计：项目结构清晰，将环境定义、算法实现和规划策略分离到不同的模块中，便于维护和扩展。

3. 活跃的开发状态：predicators 目前仍处于积极开发状态，开发团队持续改进算法和添加新功能。

4. 遵循最佳实践：项目遵循了开源项目的最佳实践，包括详细的安装说明、运行指导和代码贡献指南。

通过这些特点，predicators 为研究人员和开发者提供了一个强大的工具，以探索和实现双层面规划任务。在遵循开源社区的最佳实践的同时，该项目也为未来的研究和应用打下了坚实的基础。

predicators Learning for effective and efficient bilevel planning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/predicators