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inzicht - 인공지능 계획
타임라인 기반 게임을 위한 컨트롤러 합성
이 논문은 타임라인 기반 게임에 대한 효과적이고 계산적으로 최적화된 컨트롤러 합성 접근법을 제공합니다. 이를 통해 기존 기술의 한계를 극복하고 2EXPTIME-complete 복잡도의 문제를 해결할 수 있습니다.
계획 유사 작업을 위한 기반 모델을 처음부터 개발해야 하는 이유
계획 유사 작업을 위한 포괄적인 기반 모델을 처음부터 개발하면 기존 모델들의 한계를 극복하고 계획 문제 해결을 위한 새롭고 효율적인 방법을 제공할 수 있다.
정책 공간 탐색: 등가성, 개선 및 압축
FOND 계획에서 정책 공간 탐색 성능을 향상시키기 위해 정책 등가성 개념을 소개하고, 구조적 상태 공간 대칭성을 활용하여 등가성 탐지를 강화하며, 조기 교착 상태 제거와 만족적 탐색 기법을 적용하고, 솔루션 압축 기법을 제안한다.
스택엘버그 계획과 메타 연산자 검증의 계산 복잡성
스택엘버그 계획은 고전적인 계획 문제와 일반적인 조합 게임 사이에 위치하며, 이론적 복잡성 분석을 통해 스택엘버그 계획이 고전적인 계획 문제와 동등한 수준의 복잡성을 가지고 있음을 보여준다. 또한 메타 연산자 검증 문제가 스택엘버그 계획과 관련되어 있으며, 이 문제 역시 높은 복잡성을 가지고 있음을 확인한다.
메타 연산자를 활용한 심층 강화 학습을 통한 병렬 계획 수립 방법
메타 연산자를 활용하면 강화 학습 기반 계획 수립 시 병렬 계획을 수립할 수 있으며, 이를 통해 계획의 효율성을 높일 수 있다.
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