自動計画
HTNプランニングをSTRIPSプランニング問題に直接変換することは可能だが、その際には問題サイズが指数的に大きくなってしまい、非実用的である。 ただし、HTNプランニングのうち末尾再帰的(Tail-Recursive)な問題は、多項式時間でSTRIPSに変換することができる。 実応用に使われるHTNプランニング問題の多くは、全体が末尾再帰的ではないにしろ、一部に末尾再帰的な要素が含まれているため、 この問題を末尾再帰的に緩和した問題はもとの問題のよい下界を返すことが期待される。 これに基づいて、HTNプランニングのヒューリスティクス関数として、HTNプランニングをSTRIPSに緩和して解く手法がある(Hierarchy Relaxation)。 緩和の結果得られたSTRIPS問題は、既存のSTRIPSソルバによって解かれる(これはさらに削除効果緩和やランドマークによる多項式時間緩和問題を解くことで探索する)。
非決定的プランニング問題への強力なヒューリスティクス関数として、決定化(Determination)がある。 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。 この手法は驚くほどシンプルであるが、国際コンペティション IPC 2004 確率的プランニング部門で優勝し、その後活発に研究された。 決定化にも複数の種類が有り、「成功」と「失敗」と言ったように片方がもう一方をdominateする場合には「成功」だけを採択して決定化する手法や、 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。 これらの手法によって得られたポリシー関数・Q関数は、プランニングにおけるヒューリスティック関数を同様、実行時に探索を誘導する役目を持っている。