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用于成本最优规划的符号边界抽象启发法。 (英语) Zbl 1445.68199号

摘要:在自动规划中的启发式搜索上下文中,抽象启发式将问题映射到抽象实例中,并使用抽象状态空间中的最优解成本作为实际解成本的估计。它们在选择不同抽象映射方面的灵活性使抽象成为获取与域相关的启发式的强大工具。根据映射的定义方式,存在不同类型的抽象启发,如模式数据库(Pattern Databases,PDB)或合并与收缩(Merge-and-Srink,M&S)。
在本文中,我们考虑了PDB的两种变体,符号PDB和周界PDB,将它们结合起来以利用它们的协同作用。符号PDB使用决策图来有效地遍历抽象状态空间。外围PDB首先围绕目标构建一个外围,然后使用它初始化抽象搜索,从而获得更明智的估计。我们通过考虑抽象的层次结构来概括这个想法。我们的算法首先围绕目标构建一个符号边界,当继续搜索变得不可行时,它会切换到更抽象的状态空间。通过延迟抽象的使用,该算法导出尽可能知情的启发式算法。此外,我们还证明了具有线性合并策略的M&S抽象可以有效地表示为决策图,从而可以对M&S抽象以及PDB使用符号搜索。我们的实验评估表明,符号周界抽象与其他最先进的启发式具有竞争力。

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)
60年第68季度 规范和验证(程序逻辑、模型检查等)

软件:

CUDD公司
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全文: 内政部

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