Codages d'arbres compacts (CTE) pour la planification QBF (Journees d'Intelligence Artificielle Fondamentale (JIAF 2018) Amiens, France, 13/06/18 15/06/18)
Les ameliorations considerables dans la technologie et les performances des solveurs SAT ont permis de les utiliser pour la resolution de divers problemes d'intelligence artificielle, et parmi eux, pour le probleme de la generation de plans. Recemment, des solveurs QBF (Quantified Boolean Formula) prometteurs ont ete developpes et nous pouvons nous attendre a ce qu'ils deviennent aussi efficaces que les solveurs SAT dans un proche avenir. Il est donc interessant d'utiliser le langage QBF qui permet de produire des encodages plus compacts. Nous presentons dans cet article une traduction de problemes de planification STRIPS en formules propositionnelles quantifiees. Nous proposons deux nouveaux codages d'arbres compacts CTE (Compact Tree Encoding) CTEEFA base sur des frame axiomes explicatifs dans un espace d'etats, et CTE OPEN base sur des liens de causalite dans un espace de plans. Nous comparons ensuite ces deux codages a CTE NOOP qui est propose dans [3] et qui est base sur l'utilisation d'actions No op. En termes de temps d'execution sur les problemes de reference, CTE EFA et CTE OPEN sont toujours plus efficaces que CTE NOOP.