不確実性と不完全情報は似ているようで似ていない。確実で不完全な情報は、観測を行えば確実な情報を得ることが出来る。不確実で完全な情報の例とは、例えばサイコロの1の目が「正確に1/6の確率で」出ることに対応する。呼ばれ、卑近な例ではピタゴラスイッチのような(重さ、角度などを考慮に入れた)問題を解けることを目指す。呼ばれ、ロボットアームの動作や、建物内を移動するロボットの経路探索に応用できる。Planning問題とも呼ばれる。解くことを目標としているのに比べて、AIおよび自動プランニング・スケジューリングでの目標は、与えられるまで未知の問題ドメインを解くことが出来る汎用問題解決機を実現することである。あり、タスクを階層的に細分化することで一連の基本的アクションの計画を生成する。ためのポリシー生成という問題が生じる。計算複雑性[編集]STRIPSプランニングはクラスPSPACE完全に属し[1]、一般に「計算量理論に基づき難しい」と考えられているNP完全問題以上に難しいと考えられている。プランニング問題の計算複雑性は、問題に様々な仮定を入れることで下げることができることが知られている。(緩和問題)を解くことで、元の問題を解く際の枝刈りに用いる手法が多数提案されている。以下には、特に古典的プランニングの緩和手法と関連する制約について述べる。削除効果を持たないプランニング問題を最小ステップで解く最適解を得る問題は、NP完全である[2]。近年の枝刈り手法の基礎となっている。現実世界での応用例[編集]ハッブル宇宙望遠鏡では、短期計画システム「SPSS」[5]と長期計画システム「Spike」[6]が使われている。(日時は個人設定で未設定ならばUTC)。表示-継承ライセンスの下で利用可能です。追加の条件が適用される場合があります。詳細は利用規約を参照してください。Cookieに関する声明モバイルビュ。