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분산환경에서의 자원지향의 비선형 계획수립 = Resource - Oriented Nonlinear Planning in a Distributed Environment
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발행연도
1995
작성언어
Korean
KDC
028
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1214-1226(13쪽)
제공처
본 논문에서는 자원지향의 비선형 계획수립(resource-oriented nonlinear planning, RP)이라 불리우는, 분산환경을 위한 새로운 계획수립방식을 제안한다. 분산환경을 위한 기존의 상태기반 비선형 계획수립(state-based nonlinear planning)에서는 주어진 결합된 목표들이 목표상태관점에서 분할되어 부계획수립기들에게 각각 할당되고, 각 부계획수립기는 초기상태에서 목표상태에 이르는 상태흐름관점에서 주어진 목표를 달성하는 부분계획을 수립하면서, 각 부계획들사이의 충돌문제를 서로 협력하여 해결한다. 본 논문에서 제안하는 RP에서는 주어진 결합된 목표들이 자원관점에서 분할되어 부계획수립기들에게 각각 할당되고, 각 부계획수립기는 해당자원에 관한 충돌이 없도록 자원사용흐름관점에서 부분계획을 수립하면서, 목표들을 서로 협력하여 완전하게 달성한다. RP에서는 하나의 목표상태를 달성하는데 관련된 자원들중에 중요한 자원과 중요하지 않은 자원을 구별하는데 자원추론을 이용한다. 이를 이용하여 각 부계획수립기들은 자원흐름계획을 계층적으로 구성할 수 있을 뿐만 아니라, 하나의 목표를 달성하는데 관련된 자원들이 여러 개 있을 때 관련된 부계획수립기들사이의 동적인 조정을 통해 목표달성이 가능하게 한다. 제안하는 계획수립방식에서는 자원사용을 최소화함으로써 최적의 계획수립이 가능하고 또한 계획수립과정을 병렬 분산처리 환경에서 쉽게 구현할 수 있다.
더보기This paper presents a new planning paradigm for constructing a partially ordered plan network in a distributed environment, referred as “resource-oriented nonlinear planning(RP)”. In conventional state-based nonlinear planning for distributed enviromment, conjunctive goals are partitioned in terms of goal state, and then each partitioned task is assigned to individual subplanners. Each subplanner constructs a subplan in terms of state flow from an initial state to an goal state while resolving conflicts among the subplans in cooperation with the other subplanners. In RP, on the contrary, goals are partitioned in terms of resource, and then each partitioned task is assigned to individual subplaners. Each subplanner constructs a conflict-free subplan in terms of resource usage flow while achiving goals completely in cooperation with the other subplanners. RP makes use of resource reasoning in distinguishing important and unimportant resources associated with a goal. This allows each subplanner to hierarchically construct a resource-flow plan and to dynamically coordinate among subplanners in achieving a goal associated with more than one resource. The proposed scheme not only makes it possible to generate an optimal plan by minimizing the usage of resources, but also makes it easier to implement the nonlinear planning in a parallel and distributed processing environment.
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