Planning
Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and UtilizeWorld Models for Model-based Task Planning
0 Abstract 将LLM直接作为planner的方法实用性不足的几个原因：plan的正确率有限，严重依赖于feedback（与sim或者真实环境的交互），利用人类feedback的效率低下。 作者在两个IPC域和一个Household域证实了GPT-4可以用来生成高质量的PDDL模型（执行超过 ......
NOMURA Programming Competition 2020 D Urban Planning
考虑排列 \(P_i\) 已经固定了的情况，那么连边 \(i\to P_i\) 形成有向图 \(G\)，最小连边数就是 \(N\) 减去弱连通块数。善良的出题人已经告诉你连边方案就是 \((N-1)^K\)，所以答案就是 \(N(N-1)^K\) 减去所有连边方案中弱连通块数量总和。于是只需要考虑所 ......
picnic planning证明
首先最终的答案一定包含最开始的T条边，不然的话，我们选择这T条边中没被包含的任意一条边，把它加入现有的生成树 由于这T条边连接的是不同的连通块，所以加入这条边后生成树会形成一个环，而且这个环除了这一条边不包含其他任何一条这T条边中的一边 又因为这T条边是最小的T条边，我们选择这个环上从1出发的不是这 ......
题解 UVA1537 Picnic Planning
这道题在显然是最小生成树，但是很显然我是不会打最小生成树的。 题意描述 给定一张 \(n\) 个点 \(m\) 条边的无向图，求出无向图的一棵最小生成树，满足一号节点的度数不超过给定的整数 \(s\)。 具体思路 首先，看到这种度数最多为 \(s\) 的题，显然想到 wqs 二分。但是 wqs 二分 ......
Intention-Aware Online POMDP Planning for Autonomous Driving in a Crowd
一、论文信息 发表日期：2015年 发表机构：新加坡国立大学，计算机科学系 二、论文内容 1.解决问题：无人车在人员密集处的速度规划算法 2.方法：前向仿真+强化学习概念 ①.路径规划和速度规划进行解耦，进行速度规划之前路径已确定。 ②.速度规划采取部分可观测马尔可夫决策过程，借用了强化学习的动作价 ......
题解 P7640 [BalticOI 2006 Day 2] CITY PLANNING
首先我们定义“圈”为与原点距离相等的点集。 ``` . . . 3 . . . . . 3 2 3 . . . 3 2 1 2 3 . 3 2 1 0 1 2 3 . 3 2 1 2 3 . . . 3 2 3 . . . . . 3 . . . ``` ### 暴力： 把圈放到堆里，然后每次取出代 ......
L11U3-1-Planning a trip
Planning a trip ## Dialogue 1.I've been planning this for so long. 2.I'm going to America. 3.I'm planning to hit all the big cities. 4.I intend to go ......
w task 2 - planning
spend 10 minutes planning your essay highlight key words plan your essay structure Introduction : .... (Topic) ... (Answer) benefits of A benefits of ......
POLICY IMPROVEMENT BY PLANNING WITH GUMBEL
 **发表时间：**2022（ICLR 2022） **文章要点：**AlphaZero在搜索次数很少的时候甚至动 ......
Apollo planning 模块（三）：path decider
lane follow场景为例，包含一个stage，每个stage又包含若干个task。在路径决策方面，依次进行lane_change_decider、path_reuse_decider、path_lane_borrow_decider、path_bounds_decider。在路径优化方面，依次 ......
Apollo planning模块 （一）
1.Navigation模式 参考文档：/apollo-3.5.0/docs/howto/how_to_use_apollo_2.5_navigation_mode_cn.md 高精地图制作难度大、需要特殊权限，因此为了使Apollo系统摆脱对高精地图的依赖，设置了Navigation模式。Navi ......
EXPLORING MODEL-BASED PLANNING WITH POLICY NETWORKS
**发表时间：**2020（ICLR 2020） **文章要点：**这篇文章说现在的planning方法都是在动作空间里randomly generated，这样很不高效（其实瞎扯了，很多不是随机的方法啊）。作者提出在model based RL里用policy网络来做online planning ......
Learning Off-Policy with Online Planning
**发表时间：**2021（CoRL 2021） **文章要点：**这篇文章提出Off-Policy with Online Planning (LOOP)算法，将H-step lookahead with a learned model和terminal value function learne ......
Lecture#14 Query Planning & Optimization
SQL是声明性的，这意味着用户告诉 DBMS 他们想要什么答案，而不是如何得到答案。因此，DBMS 需要将 SQL 语句转换为可执行的查询计划。 但不同的查询计划的效率可能出现多个数量级的差别，如 Join Algorithms 一节中的 Simple Nested Loop Join 与 Hash ......
Codeforces Round 625 (Div. 1, based on Technocup 2020 Final Round) A. Journey Planning（dp）
https://codeforces.com/contest/1320/problem/A ###A. Journey Planning 题目大意： 给定一组数，问我们ai-aj==i-j的时候就可以把ai的值加起来，问我们可以凑到的最大总值是多少？ input 6 10 7 1 9 10 15 o ......
The Predictron: End-To-End Learning and Planning
**发表时间：**2017（ICML 2017） **文章要点：**这篇文章设计了一个叫Predictron的结构，在abstract的状态上进行学习，通过multiple planning depths来使得model self-consistent，进行端对端的学习。这里的设定是MRP，不是MD ......
Learning model-based planning from scratch
**发表时间：**2017 **文章要点：**这篇文章想说，之前的文章去做planning的时候，都会去设计一个planning的方法。这篇文章提出了一个端到端的方法，Imagination-based Planner，不去设计planning的方式，做到全部的端对端训练，agent会决定什么时候去 ......