これは、実応用では複数の「次善の策」を用意しておくことが求められること、および(人間による間違ったモデリングにより)プランナの返却した最適解が現実の問題の最適解になっていないことを考慮して、
複数の、質的に異なるプランを返却する。
ヒューリスティック関数とも探索手法とも直行した探索改善手法.
ヒューリスティック関数をどれだけ改善しても、完璧なヒューリスティック(緩和を行わない=計算するのにもとの問題を解くのと同じだけの計算量がかかるので非実用的)を得ない限り究極的には指数爆発が避けられないケースがあることが示された。
行き止まり検知は、現在のノードからはゴールにたどり着けないことを、実際にゴールを探索し尽くすことなく検知する。
不完全情報に基づくプランニング.
不確実性のある環境でのプランニング.
非決定的プランニングのもとでは、一つのアクションの結果として複数の実行結果がありえ、どの状態に遷移するかがわからない。
古典プランニングの解がアクションの列であるプランを返すのに対し、非決定的プランニングの解はアクションのDAGであるポリシーである。
これは、非決定性の影響でアクションの実行結果が枝分かれするからである。
非決定的プランニングの探索グラフは、アクションの非決定性を表現できるである。
非決定プランニングでの探索手法.
これらのアルゴリズムは確率的プランニングにも同様に適用できる。
確率的アルゴリズムであること(アルゴリズムが乱択に基づくこと)と、環境の振る舞い(アクション)が確率的であることは別の概念であることに注意したい。
非決定プランニングでのヒューリスティック関数.
これは、現在ノードからゴールまでのコストの下界を、問題が決定的であると仮定して解くことにより得る手法である。
すべての非決定的実行結果を別のノードとして扱うことによる決定化、
あるいは(確率的プランニングで最適性が求められない場合)もっとも確からしい結果のみを用いる決定化などが存在する。
近年、ポリシーを実数値関数としてニューラルネットワークにより近似し、これを強化学習によって訓練する手法が活発に研究されている。
しかし、これらの学習された関数とプランニングにおけるヒューリスティック関数には大きな違いがある。
連続変数を許すプランニング.