迈克尔·卡茨;卡梅尔·多姆什拉克 抽象启发式的最佳可接受组合。 （英语） Zbl 1205.68376号 工件。智力。 174，编号12-13，767-798（2010）. 摘要：可容许启发式的加性集合构成了在优化规划中利用众多可容许启智各自优势的最一般形式。然而，同一组启发式算法可以以无限多的方式进行叠加组合，由此产生的启发式估计的质量直接取决于组合的选择。针对抽象启发式，我们描述了一个采用确定性规划问题、前向搜索状态和一组基于抽象的可接受启发式的过程，并导出了这些启发式相对于给定状态的最佳可加组合。最重要的是，我们表明，对于我们熟悉的所有抽象启发法的任意集合，这个过程都是多项式时间，包括显式抽象，如模式数据库（常规或约束）和合并与收缩，以及基于树形约束网络上易处理约束优化的隐式抽象，如分叉分解和抽象。 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） 关键词：启发式搜索;规划;容许启发式;加性启发式;摘要 软件：莫塞克 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Katz}和\textit{C.Domshlak}，Artif。智力。174，编号12--13，767--798（2010；Zbl 1205.68376） 全文： DOI程序 参考文献： [1] 贝克斯特伦，C。；Nebel，B.，规划的复杂性结果，计算智能，11，4，625-655（1995） [2] 博内，B。；Geffner，H.，规划作为启发式搜索，人工智能，129，1-2，5-33（2001）·Zbl 0971.68146号 [3] Bylander，T.，命题STRIPS规划的计算复杂性，人工智能，69，1-2，165-204（1994）·Zbl 0821.68065号 [4] Castro，J.，原块角问题的内点方法，计算优化与应用，36，2-3，195-219（2007）·Zbl 1148.90351号 [6] 卡尔伯森，J。；Schaeffer，J.，模式数据库，计算智能，14，4，318-334（1998） [7] Dechter，R.，《约束处理》（2003），摩根·考夫曼 [8] Domshlak，C。；霍夫曼，J。；Sabharwal，A.，朋友还是敌人？关于规划作为可满足性和抽象CNF编码，《人工智能研究杂志》，36，415-469（2009）·Zbl 1188.68270号 [9] Dräger，K。；Finkbeiner，B。；Podelski，A.，具有距离保持抽象的定向模型检查，（Valmari，A.，第13届国际SPIN模型检查软件研讨会论文集。第13届国际SPIN模型检查软件研讨会论文集，计算机科学讲义，第3925卷（2006），Springer Verlag:Springer Verlag Berlin，海德堡），19-36·Zbl 1178.68338号 [13] 费尔纳，A。；科尔夫·R·E。；Hanan，S.，《加性模式数据库启发式》，《人工智能研究杂志》，22279-318（2004）·Zbl 1080.68662号 [17] Helmert，M.，《快速向下规划系统》，《人工智能研究杂志》，26，191-246（2006）·Zbl 1182.68245号 [24] M.卡茨。；Domshlak，C.，《成本最优规划的可控制性新岛》，《人工智能研究杂志》，32，203-288（2008）·Zbl 1182.68251号 [29] Prieditis，A.，有效可接受启发式的机器发现，机器学习，12，117-141（1993） [31] Schrijver，A.，《线性和整数规划理论》（1998），John Wiley&Sons·Zbl 0970.90052号 [34] Yang，F。；卡尔伯森，J。；霍尔特，R。；美国扎哈维。；Felner，A.，《加性状态空间抽象的一般理论》，《人工智能研究杂志》，32，631-662（2008）·Zbl 1182.68078号 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。