Chapter 19. 고전적 계획(Classical Planning) 알고리즘의 구조 Chapter 19. 고전적 계획(Classical Planning) 알고리즘의 구조 19.1자동 계획(Automated Planning)의 정의와 연구 범위 19.2고전적 계획의 기본 가정: 결정론, 완전 관측, 정적 환경 19.3계획 문제의 형식적 정의: 초기 상태, 목표 상태, 행동 집합 19.4상태 공간(State Space)의 수학적 표현과 구조 19.5행동(Action)의 형식적 정의: 전제 조건과 효과 19.6명제 논리 기반 상태 표현과 닫힌 세계 가정(Closed-World Assumption) 19.7상태 전이 함수(State Transition Function)의 정의와 성질 19.8계획(Plan)의 형식적 정의와 해(Solution)의 유효성 조건 19.9전진 탐색(Forward Search) 계획법의 원리와 구조 19.10전진 탐색에서의 상태 공간 폭발 문제와 완화 전략 19.11후진 탐색(Backward Search) 계획법의 원리와 구조 19.12목표 회귀(Goal Regression)의 수학적 정의와 적용 19.13계획 그래프(Planning Graph)의 구조와 구성 알고리즘 19.14명제 층(Proposition Layer)과 행동 층(Action Layer)의 교대 구성 19.15상호 배제 관계(Mutex Relations)의 정의와 유형 분류 19.16그래프플랜(Graphplan) 알고리즘의 단계별 실행 절차 19.17그래프플랜의 해 추출(Solution Extraction) 과정 19.18그래프플랜의 완전성과 정확성 증명 19.19그래프플랜의 시간 및 공간 복잡도 분석 19.20부분 순서 계획(Partial-Order Planning)의 원리와 구조 19.21부분 순서 계획에서의 인과 링크(Causal Link)의 역할 19.22위협(Threat) 해결 전략: 승격(Promotion)과 강등(Demotion) 19.23최소 위임 원칙(Least Commitment Principle)의 정의와 장점 19.24계획 문제의 계산 복잡도: PSPACE-완전성 증명 19.25명제적 만족 가능성(SAT) 기반 계획법의 원리 19.26SAT 인코딩을 통한 계획 문제의 변환과 풀이 19.27제약 만족 문제(CSP)로의 계획 문제 변환 19.28계획 도메인 정의 언어(PDDL)의 구문과 의미론 19.29PDDL의 타입 시스템과 술어 정의 체계 19.30PDDL 확장: 조건부 효과와 수치적 제약 표현 19.31휴리스틱 탐색 기반 계획: 완화된 계획(Relaxed Plan) 휴리스틱 19.32h_max, h_add, h_FF 휴리스틱의 정의와 비교 분석 19.33FF(Fast Forward) 계획기의 구조와 동작 원리 19.34계층적 과업 네트워크(HTN) 계획의 기초 개념 19.35HTN에서의 과업 분해(Task Decomposition)와 메서드 정의 19.36비고전적 계획 문제로의 확장: 비결정론적, 부분 관측 환경 19.37고전적 계획 알고리즘의 한계와 현대적 계획 기법으로의 전이