深度的完备性和多样性——第一次证明数搜索及其在逆向合成中的应用

深度的完备性和多样性——第一次证明数搜索及其在逆向合成中的应用

克里斯托弗·弗兰兹（Christopher Franz）、乔治·莫克（Georg Mogk）、托马斯·姆齐格洛德（Thomas Mrziglod）、凯文·舍维尔（Kevin Schewior）

第三十一届国际人工智能联合会议记录
主要轨道。第4747-4753页。https://doi.org/10.24963/ijcai.2022/658
我们再次访问深度第一验证数字搜索（DFPN），这是一种著名的求解两层游戏的算法。首先，我们考虑算法及其变体的完备性，即当存在获胜策略时，它们是否总能找到获胜策略。虽然已知标准版本不完整，但我们表明与简单阈值控制算法的组合是完整的，从该领域解决了一个开放问题。其次，我们修改DFPN来计算一组不同的解决方案，而不仅仅是单个解决方案。最后，我们将化学中的这个新变体应用于新目标分子的合成规划（逆合成）。在这一领域，需要多种解决方案。我们将文献中的额外修改应用于该算法，并表明根据自然多样性度量，它优于蒙特卡洛树搜索，蒙特卡洛树搜索是另一种解决相同问题的著名算法。
关键词：
搜索：搜索和机器学习
基于代理和多代理系统：算法博弈论
多学科主题与应用：生命科学
计划和调度：计划算法