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基于有序爬山法的前向启发式搜索规划
被引量:
4
1
作者
梁瑞仕
姜云飞
杨会志
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期464-468,共5页
根据快速前向启发式搜索规划器FF中放宽规划图和有利动作之间的关系,定义了状态适用度函数的概念,可对后继扩展状态的启发式估值进行快速近似的比较。在此基础上,结合增强型爬山法搜索后继状态的贪婪选择机制,提出了一种改进的局部搜索...
根据快速前向启发式搜索规划器FF中放宽规划图和有利动作之间的关系,定义了状态适用度函数的概念,可对后继扩展状态的启发式估值进行快速近似的比较。在此基础上,结合增强型爬山法搜索后继状态的贪婪选择机制,提出了一种改进的局部搜索算法——有序爬山法,即根据状态适应度函数对所有待扩展的后继状态进行排序,并加入到扩展优先队列。在启发式估值阶段,适应度高的状态将被优先计算评估,有利于更快地发现较优状态,从而减少调用启发式估值程序的次数。通过在国际规划大赛基准测试领域的实验结果表明,该方法减少了搜索节点的数目和搜索时间,有效地提高了启发式搜索效率,而计算状态适应度及对状态进行排序的时间消耗几乎可以忽略,因此整体规划性能比FF有显著的提升。
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关键词
智能规划
启发式搜索
有序爬山法
状态适应度函数
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题名
基于有序爬山法的前向启发式搜索规划
被引量:
4
1
作者
梁瑞仕
姜云飞
杨会志
机构
电子科技大学中山学院计算机学院
中山大学信息科学与技术学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期464-468,共5页
基金
国家自然科学基金(60773201
60970042)
+3 种基金
广东省自然科学基金(S2012040011123)
中山市科技计划项目(20123A314
20123A327
411S16)的资助
文摘
根据快速前向启发式搜索规划器FF中放宽规划图和有利动作之间的关系,定义了状态适用度函数的概念,可对后继扩展状态的启发式估值进行快速近似的比较。在此基础上,结合增强型爬山法搜索后继状态的贪婪选择机制,提出了一种改进的局部搜索算法——有序爬山法,即根据状态适应度函数对所有待扩展的后继状态进行排序,并加入到扩展优先队列。在启发式估值阶段,适应度高的状态将被优先计算评估,有利于更快地发现较优状态,从而减少调用启发式估值程序的次数。通过在国际规划大赛基准测试领域的实验结果表明,该方法减少了搜索节点的数目和搜索时间,有效地提高了启发式搜索效率,而计算状态适应度及对状态进行排序的时间消耗几乎可以忽略,因此整体规划性能比FF有显著的提升。
关键词
智能规划
启发式搜索
有序爬山法
状态适应度函数
Keywords
AI planning
heuristic search
ordered hill climbing algorithm
state adaptive function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于有序爬山法的前向启发式搜索规划
梁瑞仕
姜云飞
杨会志
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
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