計算機科学 > 人工知能
arXiv:2603.09481 (cs)
[2026年3月10日 投稿]
タイトル:GenePlan: 大規模言語モデルを用いた、より良い汎化PDDLプランの進化
Andrew Murray および他2名の著者による論文「GenePlan: 大規模言語モデルを用いた、より良い汎化PDDLプランの進化」のPDFを表示
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HTML（実験的）
要旨:本稿では、GenePlan（GENeralized Evolutionary Planner）という新しい枠組みを提案する。これは、大規模言語モデル（LLM）支援の進化的アルゴリズムを活用し、PDDLで記述された古典的計画問題に対して、領域依存の汎化プランナを生成する。汎化計画を最適化問題として捉えることで、GenePlanは、多様な問題インスタンスにわたってプラン長を最小化する、解釈可能なPythonプランナを反復的に進化させる。既存の6つのベンチマーク領域に加え、新たな2つの領域での実験評価の結果、GenePlanは平均SATスコア0.91を達成し、最先端のプランナの性能（SATスコア0.93）にきわめて近かった。さらに、思考連鎖（CoT）プロンプトなどの他のLLMベースのベースラインに比べて大幅に上回り（平均SATスコア0.64）、生成されたプランナは新しいインスタンスを素早く解き（タスクあたり平均0.49秒）、低コストで実行できた（GPT-4oを用いた場合、領域あたり平均$1.82）。
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| 分野: | 人工知能（cs.AI） |
| 引用: | arXiv:2603.09481 [cs.AI] |
| （このバージョンについては、または arXiv:2603.09481v1 [cs.AI]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.09481
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