多目的探索（MOS）は、複数のしばしば対立する基準をバランスさせる計画と意思決定問題に対する統一的な枠組みとして浮上しています。この問題は数十年にわたり研究されてきましたが、最近の数年間でロボティクス、交通、オペレーションリサーチなどのAI応用における関心が高まっています。現実のシステムは単一の指標を最適化することがまれであるため、この研究の重要性が増しています。この論文は、MOSの発展を調査し、学際的な機会を強調するとともに、MOSの新たな領域を定義する未解決の課題を概説しています。
arXiv cs.AI
Multi-Objective Search: Algorithms, Applications, and Emerging Directions
http://arxiv.org/abs/2510.25504v1
多目的探索（MOS）は、複数のしばしば対立する基準をバランスさせる計画と意思決定問題に対する統一的な枠組みとして浮上しています。この問題は数十年にわたり研究されてきましたが、最近の数年間でロボティクス、交通、オペレーションリサーチなどのAI応用における関心が高まっています。現実のシステムは単一の指標を最適化することがまれであるため、この研究の重要性が増しています。この論文は、MOSの発展を調査し、学際的な機会を強調するとともに、MOSの新たな領域を定義する未解決の課題を概説しています。