文献

J-GLOBAL ID：200902264955651102   整理番号：09A0041388

プランニングのための長距離相互排他

Long-distance mutual exclusion for planning

著者 (4件)： CHEN Yixin (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Washington Univ. in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA) ,  HUANG Ruoyun (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Washington Univ. in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA) ,  XING Zhao (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Washington Univ. in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA) ,  ZHANG Weixiong (Dep. of Computer Sci. and Engineering, Washington Univ. in St. Louis, St. Louis, MO 63130, USA)
資料名： Artificial Intelligence  (Artificial Intelligence)
巻： 173  号： 2  ページ： 365-391  発行年： 2009年02月 
JST資料番号： E0180C  ISSN： 0004-3702  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 相互排他(mutex)はプランニングにおける探索空間削減のための強力なメカニズムである。しかしながら,mutexの深刻な制限は異なる時間ステップでの行動や事実と関連する制約を明記できないことである。本論文では,mutexを有意に生成し,効率的に計算され得る新たな種類の相互排他を提案した。提案する長距離相互排他(londex)は同じ時間ステップだけでなく,複数の時間ステップを横切る行動や事実に渡る制約を捉えることができる。総括的にlondexはmutexよりもかなり強力であり,有効なプランナを開発するための一般的で効果的なツールを与える。我々は2レベルのlondexを提案した。1つのレベルlondex₁は個々の領域遷移グラフ(DTGs)から導出され,もう1つのレベルlondex_mは複数のDTGs間の相互作用を考慮することによって複数のDTGsから導出される。Londex制約は強力な削減能力を与えるだけでなく,大容量のメモリを必要とする。メモリ問題を処理するために我々はさらに,探索の間に必要とされるような少ない割合のlondex制約だけを動的に生成する仮想実現メカニズムを開発した。本枠組みではlondexの削減力を犠牲にすることなく,莫大なメモリ量を節約できる。評価目的で2つの効果的なSATベースプランナであるSATPlan04と,SATPlan06にlondexを組み込んだ。本実験結果はlondex_mはDTGs間の因果関係の依存性を有効に使うので,londex₁を有意に改善できることがわかった。また,様々な領域削減に対する実験結果はプランニング時間の削減に対し,londex制約を用いる有意な利点を示した。Copyright 2009 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *プランニング【AI】 ,  相互排除 ,  空間 ,  制約条件 ,  状態遷移図 ,  グラフ ,  記憶容量 ,  因果律 ,  評価試験 ,  高速化 ,  *探索問題
準シソーラス用語： *探索空間

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： プランニング ,  長距離