プランニングアルゴリズム（ぷらんにんぐあるごりずむ）
最終更新：2026/4/25
プランニングアルゴリズムは、目標を達成するための行動計画を自動的に生成する計算手順である。
別名・同義語 計画アルゴリズム行動計画アルゴリズム
ポイント
ロボット工学や人工知能において、経路探索やタスクスケジューリングなど、様々な問題解決に応用されている。
プランニングアルゴリズムとは
プランニングアルゴリズムは、ある初期状態から目標状態へ到達するための行動系列を自動的に生成するアルゴリズムの総称です。ロボット工学、人工知能、ゲームAIなど、幅広い分野で利用されています。問題の状態を表現する状態空間と、状態間の遷移を定義する行動空間に基づいて計画を立案します。
プランニングアルゴリズムの種類
プランニングアルゴリズムには、様々な種類が存在します。代表的なものとして、以下のものが挙げられます。
- 探索アルゴリズム: 状態空間を探索し、目標状態に到達する経路を見つけ出すアルゴリズムです。幅優先探索、深さ優先探索、A*探索などが代表的です。
- 部分計画法: 問題を小さな部分問題に分割し、それぞれの部分問題を解くことで全体の問題を解決するアルゴリズムです。
- 階層的プランニング: 抽象度の高いレベルで計画を立案し、徐々に詳細なレベルに落とし込んでいくアルゴリズムです。
- 確率的プランニング: 状態遷移の確率を考慮して計画を立案するアルゴリズムです。不確実性の高い環境での計画に適しています。