Réparation de plans dans les HTNs réactifs en utilisant la planification symbolique
Abstract
Construire des modèles formels pour planifier les prochaines actions d’un agent est un problème crucial en Intelligence Artificielle. Dans ce travail, nous proposons de combiner deux approches connues, à savoir les réseaux de tâches hiérarchiques (HTNs) et la planification symbolique linéaire. La motivation principale de cette approche hybride est de d’assurer la réparation des cassures durant l’exécution du HTN en invoquant dynamiquement un planificateur symbolique. Ce travail nous a aussi permis de mettre en exergue les problèmes liés à la combinaison de la modélisation procédurale et symbolique. Nous avons implémenté notre approche qui combine une HTN réactif appelé Disco et le planificateur STRIPS implémenté en Prolog, et nous avons conduit des évaluations préliminaires.