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规划图是通过状态空间和CSP搜索导出规划综合启发式的基础。 (英语) Zbl 0984.68140号

最近在扩大规划规模方面取得的进展围绕着两个相互竞争的主题展开——以Graphplan为例的析取规划师和以UNPOP、HSP和HSP-r为例的启发式状态搜索规划师,我们提出了一种新的方法,可以成功地利用这两种竞争范式的优势,开发出比这两种方法都强大得多的规划师。具体来说,我们表明Graphplan构建的多项式时间规划图结构为导出一系列高效的启发式算法提供了丰富的基础,这些算法用于指导状态空间搜索以及CSP式搜索。规划图结构提供的主要杠杆是在设计状态空间启发式时考虑子目标交互的系统化分级方法。
对于状态空间搜索,我们开发了几个启发式家族,其中一些旨在提高搜索速度,另一些旨在优化解决方案,并分析了许多改进这些启发式提供的成本-质量权衡的方法。我们的规范化经验比较表明,我们的启发式算法明显优于现有的状态空间启发式算法。对于CSP风格的搜索,我们描述了一种使用规划图结构导出高效变量和值排序启发式的新方法。我们表明,这些启发式算法可以显著改进Graphplan自己的反向搜索。为了证明我们的方法相对于最先进的计划合成的有效性,我们提出了AltAlt,它是一个使用我们的理论从Graphplan和状态搜索风格的计划器的实现中拼凑而成的计划器。我们对AltAlt在最近的AIPS-2000规划竞赛中使用的一系列问题进行了评估。这一结果使AltAlt在竞争规划者中处于领先地位,优于基于Graphplan和启发式搜索的规划者。

MSC公司:

68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等)
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全文: 内政部

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