1996 Fiscal Year Annual Research Report
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08780361
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
山田 誠二 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (50220380)
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| Keywords | 適応プラニング / 即応プラニング / 人工知能 |
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| Research Abstract |
「状況→行為」のルールを適用・実行することにより,迅速な挙動を実現する即応プラニングの研究が活発である.しかし,このようなアプローチでは,予測を含む高度な知能の実現は困難であり,古典的プラニングと即応プラニングの統合,すなわち熟考と即応の統合を図ることが重要である.本研究では,その統合の一手法として,目標スケジューリングをプラニングとする動的環境において,プランの成功確率を用いてプラニングと実行をインタリーブする手法SIPを提案する.このプランの成功確率は,プランをベイジアンネットワークに変換し,その上でプラン長の線形オーダーで計算可能であり,さらに環境の変化速度を考慮した計算により,環境の変化に応じた熟考の制御が可能となる.
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