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。

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。

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。

我们概述了在其知识表示和声明问题解决的应用中的视角下的时间逻辑编程。这些程序是将通常规则与时间模态运算符组合的结果，如线性时间时间逻辑（LTL）。我们专注于最近的非单调形式主义的结果​​称为时间平衡逻辑（电话），该逻辑（电话）为LTL的全语法定义，但是基于平衡逻辑执行模型选择标准，答案集编程的众所周知的逻辑表征（ASP ）。我们获得了稳定模型语义的适当延伸，以进行任意时间公式的一般情况。我们记得电话和单调基础的基本定义，这里的时间逻辑 - 和那里（THT），并研究无限和有限迹线之间的差异。我们还提供其他有用的结果，例如将转换成其他形式主义，如量化的平衡逻辑或二阶LTL，以及用于基于自动机计算的时间稳定模型的一些技术。在第二部分中，我们专注于实际方面，定义称为较近ASP的时间逻辑程序的句法片段，并解释如何在求解器Telingo的构建中被利用。

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.

PDDL +是PDDL2.1的扩展，它包含全功能的自主过程，并允许更好地建模混合离散 - 连续域。与PDDL2.1不同，PDDL +缺少逻辑语义，依赖于富裕的状态过渡语义，为连续状态的混合自动机语义丰富。这种复杂的语义对其他动作形式主义难以进行分析和比较。在本文中，我们提出了杂交自动机启发的重核环境微积分理论的自然延伸。PDDL +和混合自动机之间的血缘关系允许我们在PDDL +和情况微积分之间开发直接映射，从而为PDDL +带来PDDL +，具有代表自主过程的现代方法的逻辑语义和情况。我们概述了绘图的潜在好处，通过建议在PDDL +中有效规划的新方法。

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。

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。

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。

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。

已经开发了概率模型检查，用于验证具有随机和非季度行为的验证系统。鉴于概率系统，概率模型检查器占用属性并检查该系统中的属性是否保持。因此，概率模型检查提供严谨的保证。然而，到目前为止，概率模型检查专注于所谓的模型，其中一个状态由符号表示。另一方面，通常需要在规划和强化学习中进行关系抽象。各种框架处理关系域，例如条带规划和关系马尔可夫决策过程。使用命题模型检查关系设置需要一个地接地模型，这导致了众所周知的状态爆炸问题和难以承承性。我们提出了PCTL-Rebel，一种用于验证关系MDP的PCTL属性的提升模型检查方法。它延长了基于关系模型的强化学习技术的反叛者，朝着关系PCTL模型检查。 PCTL-REBEL被提升，这意味着而不是接地，模型利用对称在关系层面上整体的一组对象。从理论上讲，我们表明PCTL模型检查对于具有可能无限域的关系MDP可判定，条件是该状态具有有界大小。实际上，我们提供算法和提升关系模型检查的实现，并且我们表明提升方法提高了模型检查方法的可扩展性。

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。

循环不变的合成是程序验证的基础。由于问题的不可证实，因此不变合成的工具必然使用启发式方法。尽管人们普遍认为，启发式方法的设计对于合成器的性能至关重要，但启发式方法通常是根据经验和直觉的开发人员来设计的，有时是以\ emph {Ad-Hoc}方式进行的。在这项工作中，我们提出了一种系统地学习基于模板的反例引导的归纳合成（CEGIS）的方法，并通过增强学习。作为具体示例，我们在PCSAT之上实现了该方法，PCSAT是基于基于模板的CEGIS的不变合成器。实验表明，在我们的框架所学到的启发式方法的指导下，PCSAT不仅优于现有的基于CEGIS的最先进的求解器，例如Hoice和Neural Solver Code2Inv，而且比基于非CEGIS的求解器（例如基于非首席执行官）具有略有优势线性约束角（CHC）求解中的Eldarica和垫片。

我们从逻辑和公式大小方面概念化了解释性，在非常一般的环境中给出了许多相关的解释性定义。我们的主要兴趣是所谓的特殊解释问题，旨在解释输入模型中输入公式的真实价值。解释是一个最小尺寸的公式，（1）与输入模型上的输入公式一致，（2）将所涉及的真实价值传输到全球输入公式，即每个模型上。作为一个重要的例子，我们在这种情况下研究了命题逻辑，并表明在多项式层次结构的第二级中，特殊的解释性问题是完整的。我们还将在答案集编程中提供了此问题的实施，并研究了其与解释N-Queens和主导集合问题的答案有关的能力。

基于领域的模型计划者通常通过通过放松或抽象的符号世界模型来构建搜索启发式方法来得出他们的普遍性。我们说明抽象解释如何作为这些基于抽象的启发式方法的统一框架，将启发式搜索的范围扩展到更丰富的世界模型，这些模型利用更复杂的数据类型和功能（例如集合，几何形状），甚至具有不确定性和不确定性和不确定性和模型概率效应。这些启发式方法也可以与学习相结合，从而使代理可以通过抽象衍生的信息在新颖的世界模型中开始计划，这些信息随后通过经验来完善。这表明抽象的解释可以在构建通用推理系统中起关键作用。

Robotic planning in real-world scenarios typically requires joint optimization of logic and continuous variables. A core challenge to combine the strengths of logic planners and continuous solvers is the design of an efficient interface that informs the logical search about continuous infeasibilities. In this paper we present a novel iterative algorithm that connects logic planning with nonlinear optimization through a bidirectional interface, achieved by the detection of minimal subsets of nonlinear constraints that are infeasible. The algorithm continuously builds a database of graphs that represent (in)feasible subsets of continuous variables and constraints, and encodes this knowledge in the logical description. As a foundation for this algorithm, we introduce Planning with Nonlinear Transition Constraints (PNTC), a novel planning formulation that clarifies the exact assumptions our algorithm requires and can be applied to model Task and Motion Planning (TAMP) efficiently. Our experimental results show that our framework significantly outperforms alternative optimization-based approaches for TAMP.

我们在答案集编程（ASP）中，提供了全面的可变实例化或接地的理论基础。在ASP的建模语言的语义上构建，我们在（固定点）运营商方面介绍了接地算法的正式表征。专用良好的运营商扮演了一个主要作用，其相关模型提供了划定接地结果以及随机简化的语义指导。我们地址呈现出一种竞技级逻辑程序，该程序包含递归聚合，从而达到现有ASP建模语言的范围。这伴随着一个普通算法框架，详细说明递归聚集体的接地。给定的算法基本上对应于ASP接地器Gringo中使用的算法。

考虑由一个简单，离散的动力学系统产生的有限状态图，其中代理在矩形网格拾取和删除软件包中移动。问题的状态变量（即，代理位置和软件包位置）是否可以单独从状态图的结构中恢复，而无需访问有关对象，状态结构或任何背景知识的信息？我们表明，这是可能的，只要动力学是通过与域无关的一阶因果语言学习的，这为对象和关系提供了空间，而这些因果关系却被认为是所知的。与数据兼容的语言中最紧凑的表示的偏爱提供了强大而有意义的学习偏见，从而使其成为可能。结构化因果模型（SCM）的语言是代表（静态）因果模型的标准语言，但在由对象填充的动态世界中，需要诸如“经典AI计划”中使用的一阶因果语言。尽管“经典AI”需要手工制作的表示，但可以通过相同语言从非结构化数据中学到类似的表示形式。的确，是那些语言中的语言和对紧凑型表示的偏好为世界提供了结构，揭示了对象，关系和原因。

Multi-agent path finding (MAPF) is a task of finding non-conflicting paths connecting agents' specified initial and goal positions in a shared environment. We focus on compilation-based solvers in which the MAPF problem is expressed in a different well established formalism such as mixed-integer linear programming (MILP), Boolean satisfiability (SAT), or constraint programming (CP). As the target solvers for these formalisms act as black-boxes it is challenging to integrate MAPF specific heuristics in the MAPF compilation-based solvers. We show in this work how the build a MAPF encoding for the target SAT solver in which domain specific heuristic knowledge is reflected. The heuristic knowledge is transferred to the SAT solver by selecting candidate paths for each agent and by constructing the encoding only for these candidate paths instead of constructing the encoding for all possible paths for an agent. The conducted experiments show that heuristically guided compilation outperforms the vanilla variants of the SAT-based MAPF solver.