True Pareto Fronts for Multi-Objective AI Planning Instances

Alexandre Quemy 1 Marc Schoenauer 1, 2
1 TAO - Machine Learning and Optimisation
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623
Abstract : Multi-objective AI planning suffers from a lack of bench-marks with known Pareto Fronts. A tunable benchmark generator is pro-posed, together with a specific solver that provably computes the true Pareto Front of the resulting instances. A wide range of Pareto Front shapes of various difficulty can be obtained by varying the parameters of the generator. The experimental performances of an actual implemen-tation of the exact solver are demonstrated, and some large instances with remarkable Pareto Front shapes are proposed, that will hopefully become standard benchmarks of the AI planning domain.
Type de document :
Communication dans un congrès
Francesco Chicano and Gabriela Ochoa. European Conference on Combinatorial Optimization - EvoCOP, Apr 2015, Copenhague, Denmark. LNCS 9026, Springer Verlag, pp.197-208, 2015
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [9 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01109777
Contributeur : Marc Schoenauer <>
Soumis le : mardi 27 janvier 2015 - 02:33:26
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : samedi 12 septembre 2015 - 06:35:32

Fichier

paper.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01109777, version 1

Citation

Alexandre Quemy, Marc Schoenauer. True Pareto Fronts for Multi-Objective AI Planning Instances. Francesco Chicano and Gabriela Ochoa. European Conference on Combinatorial Optimization - EvoCOP, Apr 2015, Copenhague, Denmark. LNCS 9026, Springer Verlag, pp.197-208, 2015. 〈hal-01109777〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

408

Téléchargements de fichiers

446