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Pathology In Heuristic Search

机译：启发式搜索中的病理学

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摘要

Practice shows that game-playing programs using mini max search perform better when searching deeper. Mathematical analyses, however, showed the opposite. This paradox was termed minimax pathology. Our real-valued minimax model demonstrates that appropriate modeling of the heuristic error is enough to eliminate the pathology. We examine the conditions under which the pathology appears and explain the mechanism that makes minimax otherwise beneficial. The reasons for the pathology in single-agent search are also addressed.
机译：实践表明，在进行更深入的搜索时，使用mini max搜索的游戏程序的效果更好。然而，数学分析显示了相反的结果。这种悖论被称为极小极大病理。我们的实值minimax模型表明，对启发式错误进行适当的建模足以消除病理现象。我们检查了病理出现的条件，并解释了使minimax有益的机制。还解决了单剂搜索中病理的原因。

著录项

  • 来源
    《AI communications》 |2008年第3期|p.211-213|共3页
  • 作者

    Mitja Lustrek;

  • 作者单位

    Jozef Stefan Institute, Department of Intelligent Systems, Jamova 39, 1000 Ljubljana, Slovenia;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    heuristic search; pathology; minimax;

    机译：启发式搜索;病理学;极小值;

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