分层任务网络（HTN）形式主义用于将任务分解为staks表示各种计划问题。已经提出了许多技术来解决此类等级计划问题。一种特定的技术是将层次计划问题编码为经典条款规划问题。该技术的一个优点是直接受益于Strips Planners的不断改进。但是，仍然几乎没有有效和表现力的编码。在本文中，我们提出了一个新的HTN，以编码带有并发计划的编码。我们通过实验表明，这对层次IPC基准测试的编码优于先前的方法。

分层任务网络（HTN）计划者使用具有额外域知识的分解过程生成计划，以指导搜索计划任务。尽管域专家会开发HTN描述，但他们可能会反复描述相同的先决条件或很少使用或可能被分解的方法。通过利用三阶段的编译器设计，我们可以轻松地支持更多的语言描述和预处理优化，这些优化可以极大地提高此类域中的运行时效率。在本文中，我们使用HTN IPC 2020中使用的高血压HTN计划者评估了这种优化。

层次任务网络（{\ sf htn}）形式主义非常表现力，用于表达各种计划问题。与仅需要指定动作模型的古典{\ sf strips}形式主义相反，{\ sf htn}形式主义需要指定问题的任务及其分解为子任务，称为{\ \SF HTN}方法。因此，与经典计划问题相比，专家认为手工编码{\ sf htn}问题更困难和更容易容易出错。为了解决这个问题，我们提出了一种基于语法归纳的新方法（HIERAMLSI），以通过学习动作模型和{\ sf htn}方法获取{\ sf htn}计划域知识，并通过其前提条件获得{\ sf HTN}方法。与其他方法不同，Hieramlsi能够以高水平或准确的态度学习嘈杂和部分输入观察的动作和方法。

大多数古典规划者使用接地作为预处理步骤，基本上减少了命题逻辑的规划。然而，接地涉及使用具体对象组合实例化所有动作规则，并导致基于SAT / QBF的规划仪的大编码。当动作有许多参数时，这种严重成本成为主要的瓶颈，例如IPC 2018竞争中的有机合成问题。我们提供了一个紧凑的QBF编码，它是对数的对数，并通过使用对象组合的通用量化完全避免接地。我们表明我们可以解决一些有机综合问题，该问题不能通过任何SAT / QBF基于基于统一策略者处理的有机合成问题。

In cooperative Multi-Agent Planning (MAP), a set of goals has to be achieved by a set of agents. Independently of whether they perform a pre-assignment of goals to agents or they directly search for a solution without any goal assignment, most previous works did not focus on a fair distribution/achievement of goals by agents. This paper adapts well-known fairness schemes to MAP, and introduces two novel approaches to generate cost-aware fair plans. The first one solves an optimization problem to pre-assign goals to agents, and then solves a centralized MAP task using that assignment. The second one consists of a planning-based compilation that allows solving the joint problem of goal assignment and planning while taking into account the given fairness scheme. Empirical results in several standard MAP benchmarks show that these approaches outperform different baselines. They also show that there is no need to sacrifice much plan cost to generate fair plans.

完全可观察到的非确定性（FONT）计划通过具有非确定性效果的行动模型不确定性。现有的FONS计划算法是有效的，并采用了广泛的技术。但是，大多数现有算法对于处理非确定性和任务规模并不强大。在本文中，我们开发了一种新颖的迭代深度优先搜索算法，该算法解决了精心的计划任务并产生了强大的循环策略。我们的算法是针对精心计划的明确设计的，更直接地解决了Fond Planning的非确定性方面，并且还利用了启发式功能的好处，以使算法在迭代搜索过程中更有效。我们将提出的算法与著名的Food Planners进行了比较，并表明它在考虑不同的指标的几种不同类型的FOND领域中具有良好的性能。

当前独立于域的经典计划者需要问题域和实例作为输入的符号模型，从而导致知识采集瓶颈。同时，尽管深度学习在许多领域都取得了重大成功，但知识是在与符号系统（例如计划者）不兼容的亚符号表示中编码的。我们提出了Latplan，这是一种无监督的建筑，结合了深度学习和经典计划。只有一组未标记的图像对，显示了环境中允许的过渡子集（训练输入），Latplan学习了环境的完整命题PDDL动作模型。稍后，当给出代表初始状态和目标状态（计划输入）的一对图像时，Latplan在符号潜在空间中找到了目标状态的计划，并返回可视化的计划执行。我们使用6个计划域的基于图像的版本来评估LATPLAN：8个插头，15个式嘴，Blockworld，Sokoban和两个LightsOut的变体。

机器人中的任务和运动规划问题通常将符号规划与连续状态和动作变量相处的运动优化相结合，从而满足满足在任务变量上强加的逻辑约束的轨迹。符号规划可以用任务变量的数量呈指数级级，因此最近的工作诸如PDDLSTREAM的工作侧重于乐观规划，以逐步增长的对象和事实，直到找到可行的轨迹。然而，这种设置以宽度第一的方式被彻底地且均匀地扩展，无论手头的问题的几何结构如何，这使得具有大量物体的长时间地理推理，这令人难以耗时。为了解决这个问题，我们提出了一个几何通知的符号规划员，以最佳的方式扩展了一组对象和事实，优先由从现有搜索计算中学到的基于神经网络的基于神经网络的分数。我们在各种问题上评估我们的方法，并展示了在大型或困难情景中规划的提高能力。我们还在几个块堆叠操作任务中将算法应用于7DOF机器人手臂。

本文介绍了广义计划（GP）问题及其解决方案的新颖代表，作为C ++程序。我们的C ++表示允许正式证明广义计划的终止，并指定其渐近复杂性W.R.T.世界对象的数量。表征C ++广义计划的复杂性，可以应用组合搜索，该搜索以复杂性顺序列举了可能的GP解决方案的空间。实验结果表明，我们称之为BFGP ++的实施，我们的实施优于先前的GP作为启发式搜索方法，用于计算以编译器式程序为代表的通用计划。最后但并非最不重要的一点是，在经典计划实例上执行C ++程序是一个无确定性的无基接地过程，因此我们的C ++表示允许我们自动在数千个对象的大型测试实例上自动验证计算的解决方案，其中有数千个对象，其中现成的古典规划人员会陷入预处理或搜索中。

在现实世界应用中，推理不完整的知识，传感，时间概念和数字约束的能力至关重要。尽管几个AI计划者能够处理其中一些要求，但它们主要限于特定类型的约束问题。本文提出了一种新的计划方法，该方法将临时计划构建结合在时间计划框架中，提供考虑数字约束和不完整知识的解决方案。我们建议对计划域定义语言（PDDL）进行较小的扩展，以模型（i）不完整，（ii）通过未知命题进行操作的知识传感动作，以及（iii）非确定性感应效应的可能结果。我们还引入了一组新的计划域来评估我们的求解器，该求解器在各种问题上表现出良好的性能。

有关行动成本的信息对于现实世界中的AI规划应用程序至关重要。最近的方法不仅依靠声明性的行动模型，还使用了在计划阶段应用的黑框外部动作成本估算器，通常是从数据中学到的。但是，这些可能在计算上很昂贵，并产生不确定的值。在本文中，我们建议对确定性计划的概括，并允许在多个估计器之间选择动作成本，以平衡计算时间与有限估计不确定性。这使问题表示能力更丰富，并且相应地更现实。重要的是，它允许计划者限制计划的准确性，从而提高可靠性，同时减少不必要的计算负担，这对于扩展到大问题至关重要。我们介绍了一种搜索算法，概括了$ a^*$，该算法解决了此类计划问题和其他算法扩展。除了理论保证外，与替代方案相比，广泛的实验还显示出大量的运行时节省节省。

Hoist scheduling has become a bottleneck in electroplating industry applications with the development of autonomous devices. Although there are a few approaches proposed to target at the challenging problem, they generally cannot scale to large-scale scheduling problems. In this paper, we formulate the hoist scheduling problem as a new temporal planning problem in the form of adapted PDDL, and propose a novel hierarchical temporal planning approach to efficiently solve the scheduling problem. Additionally, we provide a collection of real-life benchmark instances that can be used to evaluate solution methods for the problem. We exhibit that the proposed approach is able to efficiently find solutions of high quality for large-scale real-life benchmark instances, with comparison to state-of-the-art baselines.

域特异性启发式方法是有效解决组合问题的必不可少的技术。当前将特定于域的启发式方法与答案集编程（ASP）集成的方法在处理基于部分分配的非单调指定的启发式方法时，这是不令人满意的。例如，在挑选尚未放入垃圾箱中的物品时，这种启发式方法经常发生。因此，我们介绍了ASP中域特异性启发式方法声明性规范的新颖语法和语义。我们的方法支持启发式陈述，依赖于解决过程中所维持的部分任务，这是不可能的。我们在Alpha中提供了一种实现，该实现使Alpha成为第一个支持声明指定的域特定启发式方法的懒惰的ASP系统。使用两个实际的示例域来证明我们的提议的好处。此外，我们使用我们的方法用A*实施知情}，该搜索首次在ASP中解决。 A*应用于两个进一步的搜索问题。实验证实，结合懒惰的ASP解决方案和我们的新型启发式方法对于解决工业大小的问题至关重要。

手动编码PDDL域通常被认为是困难，乏味的和容易出错的。当必须编码时间域时，难度更大。实际上，行动持续时间，它们的效果不是瞬间的。在本文中，我们提出了一种基于AMLSI方法的算法，该算法能够学习时间域。Tempamlsi基于在时间规划中完成的经典假设，即可以将非时间域转换为时间域。Tempamlsi是第一种能够使用单个硬信封和库欣的间隔学习时间域的方法。我们通过实验显示Tempamlsi能够学习准确的时间域，即可以直接用于解决新规划问题的时间域，具有不同形式的动作并发。

在AI研究中，合成动作计划通常使用了抽象地指定由于动作而导致的动作的描述性模型，并针对有效计算状态转换来定制。然而，执行计划的动作已经需要运行模型，其中使用丰富的计算控制结构和闭环在线决策来指定如何在非预定的执行上下文中执行动作，对事件作出反应并适应展开情况。整合行动和规划的审议演员通常需要将这两种模型一起使用 - 在尝试开发不同的型号时会导致问题，验证它们的一致性，并顺利交错和规划。作为替代方案，我们定义和实施综合作用和规划系统，其中规划和行为使用相同的操作模型。这些依赖于提供丰富的控制结构的分层任务导向的细化方法。称为反应作用发动机（RAE）的作用组件由众所周知的PRS系统启发。在每个决定步骤中，RAE可以从计划者获取建议，以获得关于效用功能的近乎最佳选择。随时计划使用像UPOM的UCT类似的蒙特卡罗树搜索程序，其推出是演员操作模型的模拟。我们还提供与RAE和UPOM一起使用的学习策略，从在线代理体验和/或模拟计划结果，从决策背景下映射到方法实例以及引导UPOM的启发式函数。我们展示了富豪朝向静态域的最佳方法的渐近融合，并在实验上展示了UPOM和学习策略显着提高了作用效率和鲁棒性。

在以并发方式解决团队范围的任务时，多机构系统可能非常有效。但是，如果没有正确的同步，则很难保证合并行为的正确性，例如遵循子任务的特定顺序或同时进行协作。这项工作解决了在复杂的全球任务下，将最低时间的任务计划问题称为线性时间逻辑（LTL）公式。这些任务包括独立本地动作和直接子团队合作的时间和空间要求。提出的解决方案是一种随时随地的算法，结合了对任务分解的基础任务自动机的部分顺序分析，以及用于任务分配的分支和绑定（BNB）搜索方法。提供最小的完成时间的合理性，完整性和最佳性分析。还表明，在搜索范围内持续在时间预算之内，可以迅速达成可行且近乎最佳的解决方案。此外，为了处理在线执行期间任务持续时间和代理失败的波动，提出了适应算法来同步执行状态并动态地重新分配未完成的子任务以保持正确性和最佳性。两种算法通过数值模拟和硬件实验在大规模系统上进行了严格的验证，该算法对几个强基地进行了验证。

在对关节对象表示表示的工作之后，引入了面向对象的网络（FOON）作为机器人的知识图表示。以双方图的形式，Foon包含符号（高级）概念，可用于机器人对任务及其对象级别计划的环境的理解及其环境。在本文之前，几乎没有做任何事情来证明如何通过任务树检索从FOON获取的任务计划如何由机器人执行，因为Foon中的概念太抽象了，无法立即执行。我们提出了一种分层任务计划方法，该方法将FOON图转换为基于PDDL的域知识表示操作计划的表示。由于这个过程，可以获取一个任务计划，即机器人可以从头到尾执行，以利用动态运动原始功能（DMP）的形式使用动作上下文和技能。我们演示了从计划到使用Coppeliasim执行的整个管道，并展示如何将学习的动作上下文扩展到从未见过的场景。

回答集编程（ASP）已成为一种流行的和相当复杂的声明问题解决方法。这是由于其具有吸引力的地址解决方案的工作流程，这是可以轻松解决问题解决的方法，即使对于计算机科学外的守护者而言。与此不同，底层技术的高度复杂性使得ASP专家越来越难以将想法付诸实践。有关解决此问题，本教程旨在使用户能够构建自己的基于ASP的系统。更确切地说，我们展示了ASP系统Clingo如何用于扩展ASP和实现定制的专用系统。为此，我们提出了两个替代方案。我们从传统的AI技术开始，并展示元编程如何用于扩展ASP。这是一种相当轻的方法，依赖于Clingo的reation特征来使用ASP本身表达新功能。与此不同，本教程的主要部分使用传统的编程（在Python中）来通过其应用程序编程接口操纵Clingo。这种方法允许改变和控制ASP的整个模型 - 地面解决工作流程。 COMENT of Clingo的新应用程序课程使我们能够通过自定义类似于Clingo中的进程来绘制Clingo的基础架构。例如，我们可能会互动到程序的抽象语法树，控制各种形式的多射击求解，并为外国推论设置理论传播者。另一种横截面结构，跨越元以及应用程序编程是Clingo的中间格式，即指定底层接地器和求解器之间的界面。我们通过示例和几个非琐碎的案例研究说明了本教程的前述概念和技术。

本文收集了提交给核心挑战2022的求解器和ISR实例的所有描述。

在环境抽象中进行高级搜索来指导低水平决策，这是一种有效的方法，是解决连续状态和行动空间中的长途任务的有效方法。最近的工作表明，可以以符号操作员和神经采样器的形式学习使这种二聚体计划的动作抽象，并且鉴于实现已知目标的符号谓词和演示。在这项工作中，我们表明，在动作往往会导致大量谓词发生变化的环境中，现有的方法不足。为了解决这个问题，我们建议学习具有忽略效果的操作员。激发我们方法的关键思想是，对谓词的每一个观察到的变化进行建模是不必要的。唯一需要建模的更改是高级搜索以实现指定目标所需的更改。在实验上，我们表明我们的方法能够学习具有忽略六个混合机器人域效果的操作员，这些企业能够解决一个代理，以解决具有不同初始状态，目标和对象数量的新任务变化，比几个基线要高得多。