Almost Perfect HeuristicsThe perfor

Almost Perfect Heuristics
The performance of heuristic search is commonly measured
by the number of performed node expansions. Of course,
this measure depends on the search algorithm used; for example,
A (Hart, Nilsson, and Raphael 1968) will usually
explore fewer states than IDA (Korf 1985) in the same
search space, and never more (assuming that successors are
ordered in the same way).
Here, we consider lower bounds for node expansions of
the A algorithm with full duplicate elimination. Results
for this algorithm immediately apply to other search algorithms
that rely exclusively on node expansions and admissible
heuristic estimates to guide search, such as IDA, A
with partial expansion (Yoshizumi, Miura, and Ishida 2000),
breadth-first heuristic search (Zhou and Hansen 2006), and
many more. However, they do not apply to algorithms that
use additional information for state pruning, such as symmetry
reduction, and neither to algorithms that use fundamentally
different techniques to find optimal plans, such as
symbolic breadth-first search (Edelkamp and Helmert 2001)
or SAT planning (Kautz and Selman 1999).
How many nodes does A expand for a planning task

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เกือบสมบูรณ์แบบลองผิดลองถูกโดยทั่วไปมีวัดประสิทธิภาพของการค้นหาแล้วโดยหมายเลขของโหนดการดำเนินการขยาย แน่นอนวัดนี้ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมการค้นหาที่ใช้ ตัวอย่างการ (ฮาร์ท Nilsson และราฟาเอล 1968) มักจะสำรวจอเมริกาน้อยกว่า IDA (Korf 1985) เดียวพื้นที่ค้นหา และไม่เคยขึ้น (สมมติว่า เป็นผู้สืบทอดสั่งซื้อแบบเดียวกัน)ที่นี่ เราพิจารณาขอบเขตล่างสำหรับขยายโหนดของขั้นตอนวิธี A ด้วยซ้ำเต็มตัด ผลลัพธ์สำหรับอัลกอริทึมนี้ทันทีกับอัลกอริทึมการค้นหาอื่น ๆที่ใช้เฉพาะ ในโหนขยาย และ admissibleประเมินแล้วไปค้นหา เช่น IDA, Aมีบางส่วนขยาย (โยชิซึมิ มิอุระ และอิชิดะ 2000),กว้างการค้นหาแล้ว (โจวและแฮนเซ่น 2006), และมากมาย อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่ใช้กับอัลกอริทึมที่ใช้ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับรัฐตัด เช่นสมมาตรลด และไม่ให้อัลกอริทึมที่ใช้พื้นฐานเทคนิคต่าง ๆ ในการค้นหาแผนที่ดีที่สุด เช่นกว้างการค้นหาสัญลักษณ์ (Edelkamp และ Helmert 2001)หรือ SAT การวางแผน (Kautz และ Selman 1999)จำนวนโหนไม่ A ขยายสำหรับงานการวางแผนหรือไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Heuristics
ที่สมบูรณ์แบบเกือบประสิทธิภาพของการค้นหาที่มีการแก้ปัญหาทั่วไปวัดจากจำนวนของการขยายการดำเนินโหนด
แน่นอนว่าวัดนี้ขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีการค้นหาที่ใช้;
ตัวอย่างเช่นหรือไม่?
(ฮาร์ทค๊และราฟาเอล 1968)
โดยปกติแล้วจะสำรวจรัฐน้อยกว่าIDA? (Korf 1985)
ในเดียวกันพื้นที่การค้นหาและอื่นๆ อีกมากมายที่ไม่เคย
(สมมติว่าผู้สืบทอดจะมีคำสั่งในลักษณะเดียวกัน).
ที่นี่เราจะพิจารณาขอบเขตที่ต่ำกว่าสำหรับการขยายโหนดหรือไม่ A
อัลกอริทึมที่มีการกำจัดที่ซ้ำกันเต็มรูปแบบ ผลสำหรับวิธีนี้ทันทีนำไปใช้กับขั้นตอนวิธีการค้นหาอื่น ๆ ที่ต้องพึ่งพาเฉพาะในการขยายโหนดและยอมรับประมาณการแก้ปัญหาเพื่อเป็นแนวทางในการค้นหาเช่น IDA ?, หรือไม่กับการขยายตัวบางส่วน(Yoshizumi, Miura และอิชิดะ 2000) ค้นหาแก้ปัญหากว้างแรก ( โจวแฮนเซนและ 2006) และอื่นๆ อีกมากมาย แต่พวกเขาไม่ได้นำไปใช้อัลกอริทึมที่ใช้ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับการตัดแต่งกิ่งรัฐเช่นสัดส่วนลดลงและไม่ขั้นตอนวิธีการที่ใช้พื้นฐานเทคนิคที่แตกต่างกันที่จะหาแผนการที่ดีที่สุดเช่นสัญลักษณ์การค้นหากว้างแรก(Edelkamp และ Helmert 2001) หรือ SAT การวางแผน (Kautz และเซล 1999). วิธีการหลายโหนดไม่ได้หรือไม่ ขยายงานการวางแผน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่เกือบจะสมบูรณ์แบบ ประสิทธิภาพของการค้นหาแบบฮิวริสติก

เป็นวัดโดยทั่วไปโดยใช้จำนวนของโหนดการขยาย แน่นอน
วัดนี้จะขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีที่ใช้ ตัวอย่างเช่น การ  ( ฮาร์ท นิลส์สัน และราฟาเอล 1968 ) มักจะ
สำรวจรัฐน้อยกว่าไอด้า  ( korf 1985 ) ในพื้นที่ค้นหาเดียวกัน
และไม่เคยมากขึ้น ( สมมติว่าสืบเป็น
สั่งในลักษณะเดียวกัน )
ที่นี่เลยเราพิจารณาขอบเขตล่างของโหนดการขยายตัวของ
A  อัลกอริทึมตัดซ้ำกันเต็ม ผลลัพธ์
สำหรับขั้นตอนวิธีนี้ทันทีใช้อัลกอริทึมอื่น ๆที่อาศัยเฉพาะในการค้นหา

แบบโหนดและรับฟังจากคู่มือการค้นหา เช่น ไอด้า  , 
การบางส่วน ( โยชิซึมิ มิอุระ และอิชิดะ 2000 ) , การค้นหาแบบกว้างก่อน
( โจว แฮนเซน และ 2006 )
และอีกมากมาย อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่ได้ใช้ขั้นตอนวิธีที่ใช้ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับการตัดแต่งกิ่ง
รัฐ เช่น การไม่สมมาตร
และขั้นตอนวิธีที่ใช้โดยเทคนิคต่าง ๆ เพื่อหาแผนการที่เหมาะสม

กว้าง เช่นสัญลักษณ์แรกค้นหา ( edelkamp และ helmert 2001 )
หรือนั่งวางแผน ( คอตส์เซลแมน
วิธีและ 1999 ) หลายจุดไม่  ขยายสำหรับการวางแผนงาน