Learning and Exploiting Progress States in Greedy Best-First Search

Patrick Ferber, Liat Cohen, Jendrik Seipp, Thomas Keller

نتاج البحث: فصل من :كتاب / تقرير / مؤتمرمنشور من مؤتمرمراجعة النظراء

1 اقتباس (Scopus)

ملخص

Previous work introduced the concept of progress states. After expanding a progress state, a greedy best-first search (GBFS) will only expand states with lower heuristic values. Current methods can identify progress states only for a single task and only after a solution for the task has been found. We introduce a novel approach that learns a description logic formula characterizing all progress states in a classical planning domain. Using the learned formulas in a GBFS to break ties in favor of progress states often significantly reduces the search effort.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
عنوان منشور المضيفProceedings of the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2022
المحررونLuc De Raedt, Luc De Raedt
الصفحات4740-4746
عدد الصفحات7
رقم المعيار الدولي للكتب (الإلكتروني)9781956792003
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - 2022
منشور خارجيًانعم
الحدث31st International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2022 - Vienna, النمسا
المدة: ٢٣ يوليو ٢٠٢٢٢٩ يوليو ٢٠٢٢

سلسلة المنشورات

الاسمIJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence
رقم المعيار الدولي للدوريات (المطبوع)1045-0823

!!Conference

!!Conference31st International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2022
الدولة/الإقليمالنمسا
المدينةVienna
المدة٢٣/٠٧/٢٢٢٩/٠٧/٢٢

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Learning and Exploiting Progress States in Greedy Best-First Search'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا