代理搜索作为对抗评估函数不良效应的一种方法
人工智能
2014-11-04 v1
摘要
最近，几位研究人员发现，基于成本的满意搜索（satisficing search）与 A* 算法结合使用时经常会遇到问题。虽然已提出一些“变通方法”来改善这一问题，但很少有人 concerted effort 去 pinpoint 其根源。在本文中，我们认为，这一问题的根源可以追溯到大多数试图优化成本的规划器也使用基于成本的评估函数（即 f(n) 是成本估计）这一事实。我们表明，当动作成本存在较大方差时（这在规划领域中非常常见），基于成本的评估函数会变得表现不良（ill-behaved）。解决这一弊病的通用方案是我们所称的代理搜索（surrogate search），即使用一种不直接追踪成本目标且对成本方差具有抵抗力的代理评估函数。我们将讨论一些基于规模（size）而非成本的代理评估函数的有力选择。其中具有特别实际意义的是基于规模的评估函数的成本敏感版本——其启发式函数估计廉价路径的规模，因为它提供了吸引人的质量与速度权衡。
引用
@article{arxiv.1411.0156,
title = {Surrogate Search As a Way to Combat Harmful Effects of Ill-behaved Evaluation Functions},
author = {William Cushing and J. Benton and Patrick Eyerich and Subbarao Kambhampati},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.0156},
year = {2014}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1103.3687