KU Leuven 发布 Synthetic Action Costs for Planning 数据集, 应用在 自动规划、动作成本预测 领域

KU Leuven 本次发布的数据集 Synthetic Action Costs for Planning, 该数据集包含了针对不同规划问题生成的特征与动作成本配对数据，其中特征采用多变量高斯分布进行生成，而动作成本则通过合成生成过程得出。此外，数据集还包括了从rovers领域和运输问题中生成的实例，以及为评估决策焦点学习方法有效性而创造的合成动作成本。该数据集规模分为小型和大型实例，以供实验使用。其任务是对带有动作成本预测的自动规划。

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