PHA*：在未知物理环境中使用A*寻找最短路径
人工智能
2011-07-04 v1
摘要
我们解决在未知真实物理环境中寻找两点间最短路径的问题，其中移动智能体必须在环境中移动以探索未知区域。我们引入Physical-A*算法（PHA*）来解决此问题。PHA*会扩展所有A*必须扩展的强制节点，并返回两点间的最短路径。然而，由于问题的物理性质，算法的复杂度由移动智能体的行进代价来衡量，而非像标准A*那样由生成的节点数来衡量。PHA*被呈现为一个两级算法：其高层A*选择下一个要扩展的节点，其低层引导智能体到达该节点以对其进行探索。我们为高层和低层过程提出了多种变体，并从理论和实验上评估了它们的性能。我们表明，在假设A*的强制节点事先已知的情况下，我们最佳变体的行进代价相当接近最优行进代价。然后，我们将算法推广到多智能体情形，其中多个协作智能体被设计来解决该问题。具体而言，我们提供了此类系统的实验性实现。应当注意，这里所解决的问题并非导航问题，而是为未来使用寻找两点间最短路径的问题。
引用
@article{arxiv.1107.0041,
title = {PHA*: Finding the Shortest Path with A* in An Unknown Physical Environment},
author = {A. Ben-Yair and A. Felner and S. Kraus and N. Netanyahu and R. Stern},
journal= {arXiv preprint arXiv:1107.0041},
year = {2011}
}