Extended Graph-Based Heuristics for Optimal Planning

최적 계획수립을 위한 확장된 그래프 기반의 휴리스틱

주어진 계획 문제로부터 휴리스틱을 이용하여 최적의 해 계획을 구하기 위해서는 허용 가능한 휴리스틱을 이용하여야 한다. 이러한 허용 가능한 휴리스틱은 실제 목표 도달거리보다 짧거나 같아야 하는데 휴리스틱 평가치가 실제 목표 도달거리에 가까울수록 계획생성을 위한 탐색 효율성이 높아진다. 하지만, 이러한 허용 가능한 휴리스틱 평가치를 구하는 과정은 매우 복잡하며 계산량이 많기 때문에 실제 계획 생성 과정에서 사용하기는 어렵다. 때문에 최대 휴리스틱과 같은 허용성을 만족하는 간단한 휴리스틱을 이용하고 있으며, 이로 인해 최적의 계획 결과를 얻을 수는 있지만, 탐색의 효율성이 떨어지는 결과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존의 계획그래프를 개선한 새로운 계획그래프인 확장된 계획그래프(EPG)를 이용한 MAX+ 휴리스틱 계산법을 소개한다. 확장된 계획그래프는 계획 문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 기존의 간략화된 계획그래프를 목표조건들 간의 상호작용을 확인 할 수 있도록 확장한 자료구조로써 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용을 찾는다. 이를 위해서 모든 목표조건들이 등장할 때까지 그래프를 전개하는 기본 전개 과정과 함께, 이 과정에서 발견된 동작과 목표 조건들과의 관계를 바탕으로 한 추가 전개 과정으로 이루어져 있다. 그리고 이 과정을 통해서 목표조건들간의 상호작용과 최단 거리를 구하게 된다. MAX+ 휴리스틱 계산에서는 이러한 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용의 존재 유무를 찾아내게 됨으로써 전체 목표 집합에 대한 보다 정확한 최소 도달거리에 대한 평가치를 찾게 된다. 따라서 MAX+ 휴리스틱은 기존의 최대 휴리스틱 보다 더 정보력 높은 휴리스틱을 구할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 MAX+ 휴리스틱의 계산 과정과 MAX+ 휴리스틱의 정확성과 이를 바탕으로 한 탐색 효율성을 확인하기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.