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埃雷兹·卡帕斯;奥德·贝塔勒尔;所罗门·埃亚尔·希莫尼;大卫·托尔平;阿里尔·费尔纳

在最优状态空间搜索中合理部署多种启发式。 （英语） Zbl 1443.68166号

Artif公司。智力。 256, 181-210 (2018).
摘要：使用几种可接受的启发式搜索最优解的明显方法是取其最大值。在本文中，我们的目标是减少在（A^\ast）和（mathit{IDA}^\ast\）上下文中计算启发式所花费的时间。我们讨论懒惰\（A^\ast\）和懒惰\（\mathit{IDA}^\ast），分别是\（A^\ast\）和\（\mathat{IDA}^\asp\）的变体，其中启发式是惰性评估的：仅当它们对搜索过程中的决策至关重要时。虽然这些懒惰算法优于朴素最大化，但我们可以通过智能地决定何时计算更昂贵的启发式算法来做得更好。我们提出了一种新的基于理性元推理的方案，该方案基于短视的后悔估计来决定是否计算更昂贵的启发式。此方案用于创建理性懒惰\（A^\ast\）和理性懒惰\（\mathit{IDA}^\ast\）。我们还提供了不同的方法来估计做出此类决策所需的参数。多个领域的实证评估支持了理论结果，并表明理性变量rational lazy（A^\ast）和rational lazzy（mathit{IDA}）优于非理性变量。

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：

启发式搜索;容许启发式;理性元推理

软件：

BRP公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Karpas}等人，Artif。智力。256181-210（2018年；Zbl 1443.68166）
全文： 内政部

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