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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제16권 제9호
발행연도
2015.9
수록면
6,290 - 6,296 (7page)

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정보력이 높은 휴리스틱들은 해 계획을 찾기 위한 탐색을 보다 효율적으로 유도할 수 있다. 하지만 일반적으로, 계획 문제 명세로부터 이러한 정보력이 높은 휴리스틱을 추출하는 것은 매우 많은 계산 노력을 요구한다. 이러한 문제점들에 효과적으로 대처하기 위해서, 본 논문에서는 계획문제로부터 계획 수립을 보다 효율적으로 풀 수 있는 상태-동작 기반 계획 그래프와 동작-기반 휴리스틱을 제안한다. 상태-동작 기반 계획그래프는 계획문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 간략화된 계획그래프를 부속 목표와 목표조건들 간의 상호작용을 찾는데 적용할 수 있도록 확장한 자료구조로써, 상태-동작 기반 계획그래프를 이용하는 동작 기반 휴리스틱은 보다 효과적인 방법으로 부속 목표와 목표조건들 간의 상호작용을 찾아 내고, 이들을 목표 도달 거리 계산에 이용한다. 따라서 동작-기반 휴리스틱은 종래의 최대 휴리스틱, 합산 휴리스틱 보다 더 높은 정보력을 가지며 겹침 휴리스틱보다 더 적은 계산 노력을 통해 동일한 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 동작-기반 휴리스틱을 계산하는 알고리즘을 제시하고, 동작-기반 휴리스틱의 정확성과 효율성을 알아보기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.
#Delete Relaxation #Classical Planning #Planning Graph #Search Heuristic #Supporting Actions

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[학술지(정기간행물)] - D. Bryce / 2006 / A Tutorial on Planning Graph-Based Reachability Heuristics / AI Magazine 28 (1) : 47 ~ 83 Crossref [학술대회논문] - D. Cai / 2009 / Improving Relaxed Plan-Based Heuristics via Simulated Execution of Relaxed-Plans / ICAPS google schola [학술지(정기간행물)] - Blai Bonet / 2001 / Planning as heuristic search / Artificial Intelligence 129 (1-2) : 5 ~ 33 Crossref [학술지(정기간행물)] - J. Hoffmann / 2001 / The FF Planning System: Fast Plan Generation through Heuristic Search / Journal of AI Research 14 : 253 ~ 302 Crossref [학술대회논문] - P. Haslum / 2000 / Admissible Heuristics for Optimal Planning / AIPS2000 : 140 ~ 149 google schola

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