桑迪普·艾恩;马克西姆·利哈切夫 截断的增量搜索。 （英语） Zbl 1351.68251号 Artif公司。智力。 234, 49-77 (2016). 概要：增量启发式搜索算法在可用的情况下重用其以前的搜索工作。因此，他们通常可以比从头开始规划更快地解决一系列类似的规划问题。最先进的增量启发式搜索（如\（\mathrm｛LPA｝^\ast\）、\（\mathrm｛D｝^\ast\）和\（\mathrm｛D｝^\ast\）Lite）通过将成本变化传播到搜索树中\（g\）值（从开始状态计算的路径的成本）不再是最优的所有状态来工作。这项工作基于这样一种观察，即虽然成本变化的完全传播对于确保优化至关重要，但如果我们寻找接近最优的解决方案而不是最优的解决方法，传播可以提前停止。我们开发了一个名为截断增量搜索的框架，该框架基于此观察结果，并使用目标次优约束来有效限制成本传播。我们提出了两种基于截断的算法，Truncated（\mathrm{LPA}^\ast）（（\mathrm{TLPA}^\ast））和TruncatedLite（\mathr m{D}^\asp）Lite（\（\mathlm{TD}^\last）Lite），用于动态图中的有界次优规划和导航。我们还开发了一种随时随地重新规划算法anytime Truncated（mathrm{D}^\ast）（（mathrm{ATD}^\ ast）），该算法将膨胀的启发式搜索与截断结合在一起，可以在任何时候进行。我们讨论了这些算法的理论性质，证明了它们的正确性和效率，并给出了在二维和三维（（x，y，mathrm{heading}）路径规划域上的实验结果，以评估它们的性能。实验结果表明，与现有的增量搜索算法相比，截断的增量搜索可以在运行时提供显著的改进，尤其是在大型动态图中搜索接近最优解时。 引用于1文件 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） 关键词：规划;重新规划;随时随地计划;启发式搜索;随时搜索;增量搜索 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Aine}和\textit{M.Likhachev}，Artif。智力。234、49——77（2016；Zbl 1351.68251） 全文： 内政部 参考文献： [1] 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