在不运行任何搜索的情况下分析搜索拓扑：关于因果图与 h+ 之间的联系
人工智能
2014-01-17 v1
摘要
忽略删除列表松弛对于满意规划和最优规划都至关重要。在早期工作中，人们观察到最优松弛启发式 h+ 在许多经典规划基准中具有惊人的特性，特别是与局部极小值的完全不存在相关的特性。这些证明是手工完成的，这引出了一个问题：此类证明是否可以通过领域分析技术自动导出。与早期令人失望的结果——分析方法具有指数级运行时间，且仅在两个极其简单的基准领域中成功——相反，我们在本文中对这个问题给出了肯定的回答。我们建立了因果图结构与 h+ 拓扑之间的联系。这产生了低阶多项式时间的分析方法，并在我们称为 TorchLight 的工具中实现。在已证明不存在局部极小值的 12 个领域中，TorchLight 在其中 8 个领域给出了强有力的成功保证。在经验上，它的分析在这些领域中的另外 2 个领域表现出很强的性能，加上在局部极小值可能存在但很少见的另外 4 个领域中也表现出色。通过这种方式，TorchLight 可以区分简单领域和困难领域。通过总结分析失败的结构性原因，TorchLight 还提供了诊断输出，指出了可能导致局部极小值的领域方面。
引用
@article{arxiv.1401.3890,
title = {Analyzing Search Topology Without Running Any Search: On the Connection Between Causal Graphs and h+},
author = {Joerg Hoffmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.3890},
year = {2014}
}