Mjuka mål utökar den klassiska modellen av planering med en enkel modell av preferenser. De bästa planerna är då inte de med minst kostnad utan de med maximal nytta, där nyttan av en plan är summan av verktygen för de mjuka mål som uppnåtts minus planen kostnaden. Att hitta planer med hög nytta verkar innebära två sammanhängande problem: att välja en del av mjuka mål för att uppnå och hitta en lågkostnadsplan för att uppnå dem. Nya sökalgoritmer och heuristik har utvecklats för planering med mjuka mål, och ett nytt spår har introducerats i International Planning Competition (IPC) för att testa deras prestanda. I denna not visar vi dock att dessa förlängningar inte behövs: mjuka mål ökar inte den uttrycksfulla kraften i den grundläggande modellen för planering med åtgärdskostnader, eftersom de lätt kan sammanställas bort. Vi tillämpar denna sammanställning på problemen med nettonyttospåret för den senaste IPC, och visar att optimala och tillfredsställande kostnadsbaserade planerare gör bättre ifrån sig på de sammanställda problemen än optimala och tillfredställande nettonyttoplanerare på de ursprungliga problemen med tydliga mjuka mål. Dessutom visar vi att påföljder, eller negativa preferenser som uttrycker villkor för att undvika, också kan sammanställas bort med hjälp av en liknande idé. En STRIPS problem är en tuple P = F, I, O, G där F är en uppsättning flytande, I  på F och G F är den ursprungliga tillstånd och målsituation, och O är en uppsättning åtgärder eller operatörer med förutsättningar, lägga till, och ta bort listorna P re(a), Add(a), och Del(a) respektive, som alla är undergrupper av F. En åtgärd sekvens π = a 0,. .., a n är tillämplig i P om åtgärderna a i, i = 0,.., n, är alla i O, och det finns en sekvens av stater s 0,. .., s n+1, sådan att s 0 = I, P re (a i ) S i och s i+1 = s i... Lägg till (a i) \ Del(a i) för i = 0,...., n. Den tillämpliga åtgärdssekvensen π uppnår en flytande g om g  till s n+1, och är en plan för P om det uppnår varje mål g i G, som vi skriver som π  och G. I den klassiska inställningen, kostnaden för en plan c (π) ges av  och antalet åtgärder i π. Denna kostnadsstruktur generaliseras med tillägg av en kostnadsfunktion över operatörerna:
I REF visas det och bevisas formellt att tillägg av mjuka mål med linjär påverkan på planmått inte ökar den uttrycksfulla kraften i STRIPS planeringsproblem med åtgärdskostnader och samma problem kan (likvärdigt) hanteras med hänsyn till endast åtgärdskostnader.
Soft Goals Can Be Compiled Away
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 36, pages 547-556, 2009', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}