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リチャード・アール・コルフは、人工知能の研究においてヒューリスティック探索手法に焦点を当てたアメリカのコンピュータ科学者であり、反復深化深さ優先探索や反復深化A*アルゴリズムの発明などを行ってきた[ 1 ] [ 2 ]。彼はしばしばパズルを自身のアルゴリズムのテストケースとして使用している。1997年には、ルービックキューブパズルを最適に解くことができる最初のコンピュータプログラムを作成した[ 2 ] 。彼はカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）のコンピュータ科学の名誉教授である[ 3 ] 。
コルフはマサチューセッツ工科大学で電気工学とコンピュータサイエンスを専攻し、ジェラルド・ジェイ・サスマンと共に研究を行い、1977年に卒業した。彼はカーネギーメロン大学でコンピュータサイエンスの研究を続け、1980年に修士号を取得し[ 4 ]、1983年に博士号を取得した。彼の博士論文「マクロ演算子の探索による問題解決の学習」は、ハーバート・A・サイモンの指導を受けた[ 4 ] [ 5 ]。
彼は1983年にコロンビア大学のハーバート・M・シンガー記念コンピュータサイエンス助教授に就任し、1985年にUCLAに移籍した。そこで彼は1988年に准教授に、1995年に教授に昇進した。[ 4 ]
コルフは1994年に「ヒューリスティック探索手法の開発と分析への貢献」により、人工知能振興協会のフェローに選出された。 [ 6 ]
Korfの1990年の論文「リアルタイムヒューリスティック探索」は、2016年の人工知能ジャーナル古典論文賞を受賞しました。[ 7 ]