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用于成本最优规划的符号周界抽象启发式算法。(英语) Zbl 1445.68199
摘要:在自动规划中的启发式搜索环境中,抽象启发式将问题映射到一个抽象实例中,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。在不同的抽象域中选择不同的抽象映射使其具有强大的灵活性。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(pdb)或合并与收缩(M&S)。
在本文中,我们考虑了两种不同的pdb,符号pdb和周长pdb,将它们结合起来以利用它们的协同作用。符号pdb使用决策图来高效地遍历抽象状态空间。周长pdb首先在目标周围构造一个周界,然后使用它初始化抽象搜索,从而得到更为明智的估计。我们通过考虑抽象层次来概括这个概念。我们的算法首先在目标周围构造一个符号周界,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,算法得到尽可能有用的启发式。此外,我们证明了采用线性合并策略的建模与仿真抽象可以有效地表示为决策图,从而使得在建模与仿真抽象以及PDBs中使用符号搜索成为可能。我们的实验评估表明,符号周长抽象与其他最先进的启发式方法相比是有竞争力的。
理学硕士:
68吨20 人工智能环境下的问题解决(启发式、搜索策略等)
68Q60型 规范和验证(程序逻辑、模型检查等)
软件:
卡德
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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