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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권 제12호
- 발행연도
- 2011.12
- 수록면
- 667 - 671 (5page)
이용수
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정보력이 높은 허용 가능 휴리스틱들은 최적의 해를 찾기 위한 탐색을 보다 효율적으로 유도할 수 있다. 하지만 계획 문제 명세로부터 이러한 정보력이 높은 휴리스틱들을 추출하는 것은 일반적으로 매우 많은 계산 노력을 요구한다. 이러한 문제점들에 효과적으로 대처하기 위해, 본 논문에서는 최적 계획수립 문제들을 보다 효율적으로 풀 수 있는 확장 계획 그래프(EPG)와 MAX+ 휴리스틱을 제안한다. 확장 계획 그래프를 이용하는 MAX+ 휴리스틱은 효과적인 방법으로 (부속)목표 조건들간의 긍정적, 부정적 상호작용들을 찾아내고, 이들을 최소 목표 도달 거리 계산에 이용한다. 따라서 MAX+ 휴리스틱은 허용성을 보장할 뿐만 아니라, 종래의 최대 휴리스틱보다 더 높은 정보력을 가진다. 본 논문에서는 MAX+ 휴리스틱을 계산하는 알고리즘을 제시하고, MAX+ 휴리스틱의 정확성과 효율성을 알아보기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 계획 그래프와 탐색 휴리스틱
3. MAX+ 휴리스틱
4. 평가
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
P. Haslum / 2000 / Admissible Heuristics for Optimal Planning / AIPS2000 :140~149
S. Russell / 2003 / Artificial Intelligence: A modern Approach, 2nd Edition / Prentice Hall
E. Keyder / 2007 / Set-Additive and TSP heuristics for planning with action costs and soft goals / ICAPS
J. Hoffmann / 2001 / The FF Planning System: Fast Plan Generation through Heuristic Search / Journal of AI Research 14:253~302
B. Bonet / 2001 / Planning as Heuristic Search, In Artificial Intelligence
S. Russell / 2003 / Artificial Intelligence: A modern Approach, 2nd Edition / Prentice Hall
E. Keyder / 2007 / Set-Additive and TSP heuristics for planning with action costs and soft goals / ICAPS
J. Hoffmann / 2001 / The FF Planning System: Fast Plan Generation through Heuristic Search / Journal of AI Research 14:253~302
B. Bonet / 2001 / Planning as Heuristic Search, In Artificial Intelligence
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