6、基于CLS的设计空间探索：运动规划优化新途径

基于CLS的设计空间探索：运动规划优化新途径

在运动规划领域，寻找最优的规划方案一直是一个具有挑战性的问题。随着问题的复杂性增加，传统的方法往往难以满足需求。本文将介绍一种基于组合逻辑合成（CLS）的方法，用于设计空间探索和多目标优化，以解决运动规划中的复杂问题。

1. 运动规划与算法空间

运动规划问题通常需要考虑多种因素，如路径长度、计算时间和碰撞检测等。不同的规划算法可能适用于不同的场景，因此需要一种有效的方法来选择合适的算法组合。算法空间是一个包含各种算法变体的集合，通过优化程序可以在这个空间中找到有效的结构变体。

为了实现这一目标，我们定义了一个特征向量来表示基于采样的运动规划程序的特征空间中的点。使用CLS框架来解析这些点，并生成符合给定算法配置的程序。将运动规划视为一个多目标优化问题，使用黑盒优化工具Hypermapper来进行实验。

2. 相关工作

2.1 类型导向合成

软件合成是计算机科学中的一个活跃领域，类型导向合成使用类型来描述程序并指导合成过程。然而，这种技术通常局限于小型功能程序，在解决非平凡的运动规划问题方面应用较少。我们采用的CLS框架是类型导向的，同时也是组件导向的。它使用预先存在的组件作为构建块，这些组件可以手动设计，以提高可读性和效率，并封装难以形式化指定的逻辑。

CLS框架可以处理广泛的应用领域，从小规模软件组合到大规模软件产品线，再到调度导向的规划和工厂规划。它的编程语言（Scala）不限制目标工件中使用的编程语言，允许组件作为任意语言的代码生成器，这对于生成的Python代码访问全面的运动规划库至关重要。

2.2 学习与设计空间探索