伪转移对基于抽象的启发式方法影响的实证研究

状态空间搜索问题的高效求解通常尝试以启发式方法（从任意状态到目标的距离估计）引导搜索算法。创建启发式函数的一种流行方式是使用状态空间的抽象版本。然而，基于抽象的启发式函数的质量，乃至搜索速度，会受到伪转移（spurious transitions）的影响，即抽象状态空间中不存在对应原状态空间可达分量中转移的那些状态转移。我们的第一项贡献是一项定量研究，表明伪转移对启发式方法的有害影响可能十分显著，体现在抽象状态数增加与启发式值减小两方面，从而可能拖慢搜索。我们的第二项贡献是关于消除某类伪转移（即涉及具有互斥（mutex）变量-赋值对的状态的伪转移）收益的实证研究。在状态空间规划背景下，mutex 对是指在任何可达状态中均不出现的变量-赋值对。检测 mutex 对是规划文献中频繁解决的问题。我们的研究表明，在某些情况下 mutex 检测可在很大程度上消除有害伪转移，从而大幅加速搜索。