• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>Proceedings of the Twenty-Third International conference on Automated planning and Scheduling >Stronger Abstraction Heuristics Through Perimeter Search
【24h】

Stronger Abstraction Heuristics Through Perimeter Search

机译：通过边界搜索增强抽象启发式

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Perimeter search is a bidirectional search algorithm consisting of two phases. In the first phase, a limited regression search computes the perimeter, a region which must necessarily be passed in every solution. In the second phase, a heuristic forward search finds an optimal plan from the initial state to the perimeter. The drawback of perimeter search is the need to compute heuristic estimates towards every state on the perimeter in the forward phase. We show that this limitation can be effectively overcome when using pattern database (PDB) heuristics in the forward phase. The combination of perimeter search and PDB heuristics has been considered previously by Felner and Ofek for solving combinatorial puzzles. They claimed that, based on theoretical considerations and experimental evidence, the use of perimeter search in this context offers "limited or no benefits". Our theoretical and experimental results show that this assessment should be revisited.
机译：周边搜索是一种由两个阶段组成的双向搜索算法。在第一阶段，有限回归搜索计算周长，即每个解决方案中必须通过的区域。在第二阶段，启发式正向搜索会找到从初始状态到外围的最佳计划。周界搜索的缺点是需要在前进阶段针对周界上的每个状态计算启发式估计。我们显示，在向前阶段使用模式数据库（PDB）启发式方法时，可以有效克服此限制。 Felner和Ofek先前曾考虑将边界搜索和PDB启发式算法结合起来解决组合难题。他们声称，基于理论考虑和实验证据，在这种情况下使用边界搜索提供了“有限或没有好处”。我们的理论和实验结果表明，应该重新评估该评估。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号