STRIPS(Stanford Research Institute Problem Solver)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

STRIPS(Stanford Research Institute Problem Solver)とは

STRIPSはStanford Research Institute Problem Solverの略称で、人工知能における自動プランニングのためのアルゴリズムの一つです。STRIPSは、初期状態と目標状態、そして可能なアクションの集合を入力として受け取り、初期状態から目標状態に到達するための一連のアクションを出力します。

STRIPSは、状態を命題の集合で表現し、アクションを前提条件と効果で定義します。各アクションには、実行するための前提条件が設定されており、その条件が満たされた場合にのみ実行可能となります。アクションが実行されると、状態が変化し、新しい命題が追加されたり、既存の命題が削除されたりします。

STRIPSアルゴリズムは、与えられた初期状態から始めて、目標状態に到達するまでアクションを順次適用していきます。このとき、アクションの前提条件を満たす状態を探索し、その状態からさらに次のアクションを選択していくという過程を繰り返します。最終的に、目標状態に到達するまでのアクションの系列がプランとして出力されます。

STRIPSは、シンプルな表現形式と明確なアルゴリズムにより、自動プランニングの基礎を確立しました。現在では、STRIPSを拡張した様々なアルゴリズムが開発されており、ロボット工学や自律システムなどの分野で広く応用されています。STRIPSの登場は、人工知能におけるプランニング研究の発展に大きく貢献しました。

STRIPSは、人工知能の黎明期に開発された古典的なアルゴリズムですが、現在でも自動プランニングの基本的な考え方を学ぶ上で重要な位置づけにあります。STRIPSを理解することは、より高度なプランニングアルゴリズムを学ぶための第一歩といえるでしょう。STRIPSの概念を踏まえることで、自動プランニングの原理と可能性を深く理解することができます。

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