一种随机域中带连续资源规划的启发式搜索方法
人工智能
2014-01-16 v1
摘要
我们考虑具有资源约束的随机域中的最优规划问题，其中资源是连续的，且每一步的动作选择取决于资源的可用性。我们引入了 HAO* 算法，它是 AO* 算法的推广，在混合状态空间中执行搜索，该空间使用离散和连续状态变量共同建模，其中连续变量表示单调资源。与其他启发式搜索算法一样，HAO* 利用初始状态的知识和可容许启发式，将计算工作集中在那些通过遵循最优策略可从初始状态到达的状态空间部分。我们证明，当资源约束限制了状态空间的可到达范围时，这种方法尤为有效。实验结果证明了其在启发我们研究的领域中的有效性：行星探测车的自动规划。
引用
@article{arxiv.1401.3428,
title = {A Heuristic Search Approach to Planning with Continuous Resources in Stochastic Domains},
author = {Nicolas Meuleau and Emmanuel Benazera and Ronen I. Brafman and Eric A. Hansen and Mausam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.3428},
year = {2014}
}