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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 27/2 - 2013  - pp.217-242  - doi:10.3166/ria.27.217-242
TITRE
Planifier lorsque le but change. Une approche inspirée de la recherche de cible mouvante

TITLE
Planning when the goal changes: a moving target search approach

RÉSUMÉ

Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme de planification temps réel appelé MGP (Moving Goal Planning) capable de s’adapter lorsque le but évolue dyna- miquement au cours du temps. Cet algorithme s’inspire des algorithmes de type Moving Target Search (MTS). Afin de réduire le nombre de recherches effectuées et améliorer ses performances, MGP retarde autant que possible le déclenchement de nouvelles recherches lorsque que le but change. Pour cela, MGP s’appuie sur deux stratégies : Open Check (OC) qui vérifie si le nouveau but est présent dans l’arbre de recherche déjà construit lors d’une précédente recherche et Plan Follow (PF) qui estime s’il est préférable d’exécuter les actions du plan courant pour se rapprocher du nouveau but plutôt que de relancer une nouvelle recherche. En outre, MGP utilise une stratégie "conservatrice" de mise à jour incrémentale de l’arbre de recherche lui permettant de réduire le nombre d’appels à la fonction heuristique et ainsi d’accélérer la recherche d’un plan solution. Finalement, nous présentons des résultats expérimentaux qui montrent l’efficacité de notre approche.



ABSTRACT

In this paper, we propose a novel planner, called Moving Goal Planner (MGP) in order to adapt plans when the goal changes over time. This planner draws inspiration from Moving Target Search (MTS) algorithms. In order to limit the number of search iterations and to improve its efficiency, MGP delays as much as possible starting new searches when the goal changes. To this purpose, MGP uses two strategies: Open Check (OC) that checks if the new goal is still in the current search tree and Plan Follow (PF) that estimates whether executing the actions of the current plan brings MGP closer to the new goal. Moreover, MGP uses a parsimonious strategy to adapt incrementally the search tree at each new search that reduces the number of calls to the heuristic function and speeds up the search. Finally, we show evaluation results that demonstrate the effectiveness of our approach.



AUTEUR(S)
Damien PELLIER , Humbert FIORINO , Marc MÉTIVIER

MOTS-CLÉS
planification de tâches, recherche de cible mouvant

KEYWORDS
task planning, moving target search

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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