马克·罗伯茨；阿黛尔豪 从规划师的表现中学习。 （英语） Zbl 1191.68640号 Artif公司。智力。 173，编号5-6，536-561（2009）. 概述：规划界已经积累了大量标准化输入语言和接受该语言的规划者的公开问题。我们抓住了这个难得的机会，收集了一些规划者在基准问题上的表现数据。我们分析了由此产生的数据，以了解古典规划的最新技术。我们的分析具有回顾性、规定性和前瞻性。第一个分析是回顾性和规定性的，因为它们从困难、多样性和随时间变化的趋势方面描述了问题和规划者。我们从统计数据上证实，问题集变得更加困难，新的规划师通常能力更强。规划师在域上成功的可视化显示了域如何区分性能。我们还评估了一些较老的规划师是否可以被视为过时的规划者，并发现尽管他们不能满足当前的能力，但有些规划师确实提供了有限的独特功能。第二个分析自动学习每个计划员的成功和时间模型。这些模型是根据容易提取的问题和领域特征构建的，并使用了离线机器学习技术。我们发现成功的模型非常准确，但时间的模型则不那么准确。它们在证明当前规划师绩效的可预测性方面也具有追溯性和规定性。在第三个分析中，我们将数据应用于现有的解释模型，该模型将搜索空间与规划器性能之间的关系联系起来。与原始研究相比，我们的研究在更广泛的规划师集合上验证了将搜索拓扑与规划师性能联系在一起的先前结果。最后，我们通过构造新问题来填补基准问题的观测性能方面的一些空白；这些问题确实更具挑战性。这项对现有和新问题及规划师的研究具有规范性和前瞻性，其结果应有助于指导研究人员对规划师进行比较评估，并建议需要额外努力。这些分析突出了问题在推动规划研究中的重要性。我们展示了可用资源可以完成多少工作，并指出通过扩大可用问题和从已经完成的工作中学习可以完成多少任务。 引用于4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） 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：经典规划；绩效实证研究 软件：R（右）；徒步旅行；图规划；PDDL公司；液化石油气；VHPOP（VHPOP）；替换Alt；SAPA公司；UCPOP公司；神童；STAN公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 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