不同搜索算法在 FOON 图上的性能比较研究
机器人学
2022-12-16 v3
摘要
机器人很难创造性地学习并适应新的未知挑战。这主要因为其可获取或积累的信息与经验极少。Paulius 等人 [1] 提出了一种构建功能图的方法以进行封装。Sakib 等人 [2] 进一步扩展了用于机器人烹饪的 FOON 对象。本文对广度优先搜索（BFS）、带两种启发式函数的贪婪广度优先搜索（GBFS）以及迭代深度优先搜索（IDFS）进行了比较研究，并提供了它们性能的比较。
引用
@article{arxiv.2210.07428,
title = {A comparative study of the performance of different search algorithms on FOON graphs},
author = {Kumar Shashwat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.07428},
year = {2022}
}
备注
This was submitted as part of a course I took while studying at USF