面向顺序诊断的Reiter HS-Tree优化
人工智能
2019-07-30 v1 数据结构与算法
摘要
Reiter的HS-Tree因其良好性质和广泛适用性而成为最流行的诊断搜索算法之一。在顺序诊断中，所处理的诊断问题通过获取关于被诊断系统的额外知识而经历连续变化，HS-Tree以无状态方式使用。也就是说，当获得新知识时，现有搜索树被丢弃，尽管树中往往很大一部分仍然相关且必须在下一次迭代中重建，这涉及冗余操作和代价高昂的推理器调用。为此，我们提出DynamicHS，一种HS-Tree的变体，通过在顺序诊断全过程保持状态来避免这些冗余问题，同时保留HS-Tree的所有良好性质。在HS-Tree为最先进诊断方法的问题领域正在进行的评估的初步结果表明，DynamicHS通过减少昂贵的推理器调用实现了显著的时间节省。
引用
@article{arxiv.1907.12130,
title = {Towards Optimizing Reiter's HS-Tree for Sequential Diagnosis},
author = {Patrick Rodler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12130},
year = {2019}
}