Automated Planning

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RESEARCHarXiv CS.AI·4/14/2026

Explainable Planning for Hybrid Systems

Diese Arbeit präsentiert eine umfassende Studie zur erklärbaren künstlichen Intelligenzplanung (XAIP) für hybride Systeme, die dem wachsenden Bedarf an Erklärungserzeugung für KI-basierte Systeme Rechnung trägt. Sie konzentriert sich darauf, wie automatische Planung in komplexen und sicherheitskritischen Domänen wie intelligenten Energienetzen und selbstfahrenden Autos angewendet wird.

Autonomous systems Hybrid Systems XAI Planning Explainable AI

RESEARCHarXiv CS.AI·4/13/2026

RAMP: Hybrid DRL for Online Learning of Numeric Action Models

RAMP schlägt eine neuartige Strategie vor, um numerische Planungs-Aktionsmodelle online durch Umweltinteraktionen zu lernen, indem es Deep Reinforcement Learning (DRL), Aktionsmodell-Lernen und Planung integriert. Dies erzeugt eine positive Rückkopplungsschleife, in der die RL-Strategie Daten sammelt, um das Aktionsmodell zu verfeinern, während der Planer Pläne generiert, um die RL-Strategie weiter zu trainieren.

Deep Reinforcement Learning Action Model Learning Numeric Planning reinforcement learning