• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2477-2484
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• 1997

$A^{\ast}$와 같은 Best-first 휴리스틱 탐색 알고리즘들은 인공지능 분야에서 많은 문제를 해결하는데 가장 중요한 기법들 중의 하나이다. 휴리스틱 탐색의 공통적 특성은 계산의 복잡도가 매우 높다는 것이며, 이는 수많은 노드를 가진 지도에서 경로를 찾는 것과 같은 실질적인 문제 영역에 적용되기 어렵다는 것을 나타낸다. 본 논문에서는, 몇몇 휴리스틱 탐색 알고리즘이 언급되고, path-sensitive heuristic이라 불리는 새로운 동적 가중치 휴리스틱 방법이 제안되었다. 이 방법은 동적 가중치 휴리스틱에 기초하였고, 동적 휴리스틱은 admissible heuristic을 허용하지 않거나 휴리스틱의 정확도가 떨어지는 실제 문제 영역에서 탐색 노력을 줄이는데 사용될 수 있다. 탐색 과정 동안 ${\omega}$(가중치)가 동적으로 조정된다는 점에서, 다른 동적 가중치 휴리스틱 알고리즘과 구분된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.27-34
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• 2017

Highly informative admissible heuristics can help to conduct more efficient search for optimal solutions. However, in general, more informative ones of heuristics from planning problems requires lots of computational effort. To address this problem, we propose an Delete Relaxation based Action Costs-based Planning Graph(ACPG) and Action Costs-based Heuristics for solving optimal planning problems more efficiently. The ACPG is an extended one to be applied to can find action costs between subgoal & goal conditions from the Relaxed Planning Graph(RPG) which is a common means to get heuristics for solving the planning problems, Action Costs-based Heuristics utilizing ACPG can find action costs difference between subgoal & goal conditions in an effective way, and then consider them to estimate the goal distance. In this paper, we present the heuristics algorithm to compute Action Costs-based Heuristics, and then explain experimental analysis to investigate the efficiency and the accuracy of the Action Costs-based Heuristics.

• 산업공학
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• 제5권1호
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• pp.3-14
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• 1992

This paper deals with the development of setup planning for Automated FIXture planning system(AFIX) which selects setups, setup sequence and operation sequence in each setup according to the machining mode. In AFIX, part type considered is prismatic workpiece that use the 3-2-1 locating system as the general structure of the fixture. The heuristic algorithms selecting setup and setup sequence are based on DDR(Degree of Dimensional Relationship), AMV(Admissible Misalignment Value) and machining sterategy and feature attributes. A case example is given to illustrate the performance fo AFIX.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.486-489
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• 2010

전술적 경로찾기에서는 거리나 시간 요소 외에 여러 가지 전술적 요소를 포함한 비용 함수를 사용하여 경로를 탐색한다. 경로찾기에서 가장 많이 이용되는 A* 알고리즘의 경우, 현재 노드에서 목표까지의 추정값을 의미하는 휴리스틱 함수를 이용하는데 대표적인 허용가능 휴리스틱(admissible heuristic)인 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 전술적 경로찾기에서 이용하는 경우, 탐색 성능이 저하되는 단점이 있다. 이는 거리이외에 전술적 요소까지 더해진 실제 비용에 비해 직선 거리만을 고려한 휴리스틱 값이 현저하게 작은데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 A*를 이용하는 경로찾기에서 탐색의 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 휴리스틱을 제안하고 이들의 허용성을 분석하고 방문 노드수 비교를 통해 탐색 성능을 비교한다.