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首页> 外文会议>International Conference on Automated Planning and Scheduling(ICAPS 2006); 2006; >Memory-Efficient Symbolic Heuristic Search
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Memory-Efficient Symbolic Heuristic Search

机译：内存高效的符号启发式搜索

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A promising approach to solving large state-space search problems is to integrate heuristic search with symbolic search. Recent work shows that a symbolic A~* search algorithm that uses binary decision diagrams to compactly represent sets of states outperforms traditional A~* in many domains. Since the memory requirements of A~* limit its scalability, we show how to integrate symbolic search with a memory-efficient strategy for heuristic search. We analyze the resulting search algorithm, consider the factors that affect its behavior, and evaluate its performance in solving benchmark problems that include STRIPS planning problems.
机译：解决大型状态空间搜索问题的一种有前途的方法是将启发式搜索与符号搜索相集成。最近的工作表明，使用二进制决策图来紧凑地表示状态集的符号A〜*搜索算法在许多领域都优于传统的A〜*。由于A〜*的内存需求限制了它的可扩展性，因此我们展示了如何将符号搜索与内存高效策略进行启发式搜索相集成。我们分析所得的搜索算法，考虑影响其行为的因素，并评估其在解决包括STRIPS规划问题在内的基准问题方面的性能。

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