결정 가능성과 NP-Hard 문제 (Decidability and NP-Hard Problems)

결정 가능성과 NP-Hard 문제 (Decidability and NP-Hard Problems)

1. 개요

AI 플래닝 문제의 결정 가능성(decidability)과 난이도(hardness)는 표현 언어의 표현력에 따라 결정된다. STRIPS 수준에서는 PSPACE-complete로 결정 가능하나, 수치적 기능이나 HTN의 일반적 형태에서는 결정 불가능해질 수 있다.

2. 결정 가능성

표현 수준결정 가능성
명제적 STRIPS결정 가능 (PSPACE-complete)
ADL결정 가능
제한된 수치결정 가능
일반 수치결정 불가능
HTN (일반)결정 불가능
HTN (비재귀적)결정 가능 (NEXPTIME)

3. NP-Hard 문제와의 관계

제한된 길이의 계획 존재 판정은 NP-complete이며, 최적 계획 탐색은 NP-hard이다. 이는 다항 시간 알고리즘이 존재하지 않을 가능성을 시사한다.

4. 참고 문헌

  • Bylander, T. (1994). “The Computational Complexity of Propositional STRIPS Planning.” AI, 69, 165-204.

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