A.Junghanns。；谢弗，J。 Sokoban：使用领域知识增强通用单代理搜索方法。 （英语） Zbl 0971.68151号 Artif公司。智力。 129，编号1-2，219-251（2001）. 摘要：人工智能（AI）研究已经开发出一系列广泛的方法来解决状态空间问题。本文使用Sokoban的具有挑战性的领域，研究了一般搜索增强对程序性能的影响。我们表明，人工智能的当前技术水平通常需要大量的研究和编程工作，才能使用领域相关知识来解决此类困难领域中即使是中等复杂的问题。应用特定领域的知识来利用搜索空间的属性可以大大减小搜索树的大小，通常每个搜索增强都会减少几个数量级。使用独立于应用程序的搜索增强功能，可以发现并应用此特定于应用的知识。了解这些增强对搜索的影响将导致搜索增强的新分类，以及开发单代理搜索应用程序的新框架。这用于说明文献中描述的内容与实践中需要的内容之间的巨大差距。 引用于11文件 MSC公司： 68立方英尺 知识表示 68页第10页 搜索和排序 关键词：单代理搜索；国际开发协会*；索科班；置换表；模式搜索；模式数据库；快速随机重启 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Junghanns}和\textit{J.Schaeffer}，Artif。智力。129，编号1--2，219--251（2001；Zbl 0971.68151） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿德尔森·维尔斯基，G。；Arlazarov，V。；Donskoy，M.，《国际象棋程序中控制树搜索的一些方法》，人工智能，6，4，361-371（1975）·兹伯利0313.68069 [2] Culberson，J.，Sokoban完成了PSPACE，（Informatics 4 Fun With Algorithms（1999），Carleton Scientific），65-76 [3] 卡尔伯森，J。；Schaeffer，J.，模式数据库，计算。情报，14，4，318-334（1998） [4] 多尔·D·。；Zwick，U.，SOKOBAN和其他运动规划问题（1995年）·Zbl 0948.68205号 [5] 戈麦斯，C。；塞尔曼，B。；Kautz，H.，通过随机化推进组合搜索，（Proc.AAAI-98，Madison，WI（1998）），431-437 [6] O.汉森。；Mayer，A。；Yung，M.，批评放松模型的解决方案会产生强大的可接受启发式，Inform。科学。，63, 3, 207-227 (1992) [7] Junghans，A.，《突破极限：单代理搜索的新发展》，博士论文（1999年），阿尔伯塔大学：阿尔伯塔省埃德蒙顿大学 [8] Junghanns，A。；Schaeffer，J.，《相关性切割：搜索本地化》（Proc.First International Conference on Computers and Games（1998）），第1-13页，另见：J.van den Herik，H.Iida（Eds.），《计算机与游戏》，柏林斯普林格出版社，1999年，第1-14页 [9] Junghanns，A。；Schaeffer，J.，《僵局存在下的单代理搜索》（Proc.AAAI-98，Madison，WI（1998）），419-424 [10] Junghanns，A。；Schaeffer，J.，Sokoban:在存在死锁的情况下评估标准单代理搜索技术，（Mercer，R.；Neufeld，E.，《人工智能进展》（1998），施普林格：施普林格-柏林），1-15 [11] Junghanns，A。；Schaeffer，J.，域相关单代理搜索增强，（Proc.IJCAI-99，斯德哥尔摩，瑞典（1999）），570-575 [12] Junghanns，A。；Schaeffer，J.，Sokoban:通过相关性削减改进搜索，Theoret。计算。科学。，252, 151-175 (2001) ·Zbl 0954.68058号 [13] 考茨，H。；Selman，B.，《突破极限：规划、命题逻辑和随机搜索》（Proc.AAAI-96，波特兰，OR（1996）），1194-1201 [14] Klein，M.，最小成本流的基本方法，管理科学。，14, 205-220 (1967) ·Zbl 0178.22902号 [15] Korf，R.，《宏观运算子：弱学习方法》，《人工智能》，第26、1、35-77页（1985年）·Zbl 0562.68071号 [16] Korf，R.，《线性空间最佳优先搜索》，《人工智能》，第62、1、41-78页（1993年）·Zbl 0778.68079号 [17] Korf，R.，使用模式数据库寻找魔方的最佳解决方案，（Proc.AAAI-97，Providence，RI（1997）），700-705 [18] Kuhn，H.，分配问题的匈牙利方法，海军研究后勤。夸脱。，83-98 (1955) ·Zbl 0143.41905号 [19] Manzini，G.，BIDA*：改进的周界搜索算法，人工智能，75，347-360（1995）·Zbl 1013.68546号 [20] Minton，S.，《关于基于解释的学习效用的定量结果》（Proc.AAAI-88，St.Paul，MN（1988）），564-569 [21] Reinefeld，A。；Marsland，T.，增强迭代深化搜索，IEEE模式分析和机器智能汇刊，16，7，701-710（1994） [22] 石板，D。；Atkin，L.，《国际象棋4.5——西北大学国际象棋项目》（Frey，P.，《人与机器的国际象棋技巧》（1977），施普林格：施普林格柏林），第82-118页 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。