| 초록 |
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 찾아내고, 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. |
