본 논문은 다수의 동일한 객체를 다루는 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)에서의 의사결정 문제를 해결하기 위해, 객체 수에 따라 기하급수적으로 증가하는 상태 공간과 행동 공간을 다항식 크기로 표현하는 1차 논리 기반 표현 방식을 제시한다. 이를 바탕으로, 관계형 전향 계획 알고리즘인 Foreplan을 제안하여 효율적으로 정책을 계산하고, 더 빠른 근사 버전도 함께 제시한다. Foreplan은 제약 조건 하에서 특정 작업 달성에 필요한 객체의 수를 파악하며, 이론적 분석과 실험적 평가를 통해 기존 방법 대비 최소 4자릿수의 속도 향상을 보여준다.
