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Multiobjective heuristic state-space planning

机译：多目标启发式状态空间规划

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摘要

Modern domain-independent heuristic planners evaluate their plans on the single basis of their length. However, in real-world problems, there are other criteria that also play, an important role, e.g., resource consumption, profit, safety, etc. This paper enhances the GRT planner, an efficient domain-independent heuristic state-space planner, with the ability to consider multiple criteria. The GRT heuristic is based on the estimation of the distances between each fact of a problem and the goals. The new planner, called MO-GRT, uses a weighted A~* strategy and a multiobjective heuristic function, computed over a weighted hierarchy of user-defined criteria. Its computation is based on sets of non-dominated cost-vectors assigned to the problem facts, which estimate the total cost of achieving the facts from the goals, using alternative paths. Experiments show that a change in the criteria weights or scales affects both the quality of the resulting plan and the planning time. The proposed approach can easily be adapted to other modern heuristic state-space planners.
机译：现代的独立于域的启发式计划者仅根据其长度来评估其计划。但是，在实际问题中，还有其他标准也起着重要的作用，例如资源消耗，利润，安全性等。本文增强了GRT计划程序，它是一种有效的独立于域的启发式状态空间计划程序，具有以下功能：考虑多个标准的能力。 GRT启发式方法基于对问题的每个事实与目标之间的距离的估计。新的计划程序称为MO-GRT，它使用加权A〜*策略和多目标启发式函数，该函数是根据用户定义的标准的加权层次结构计算的。它的计算基于分配给问题事实的一组非支配成本向量，这些向量使用替代路径估算从目标中实现事实的总成本。实验表明，标准权重或比例的更改会影响最终计划的质量和计划时间。所提出的方法可以很容易地适应其他现代启发式状态空间规划器。

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