Learning and Exploiting Progress States in Greedy Best-First Search

Patrick Ferber, Liat Cohen, Jendrik Seipp, Thomas Keller

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

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.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחProceedings of the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2022
עורכיםLuc De Raedt, Luc De Raedt
עמודים4740-4746
מספר עמודים7
מסת"ב (אלקטרוני)9781956792003
סטטוס פרסוםפורסם - 2022
פורסם באופן חיצוניכן
אירוע31st International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2022 - Vienna, אוסטריה
משך הזמן: 23 יולי 202229 יולי 2022

סדרות פרסומים

שםIJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence
ISSN (מודפס)1045-0823

כנס

כנס31st International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2022
מדינה/אזוראוסטריה
עירVienna
תקופה23/07/2229/07/22

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Learning and Exploiting Progress States in Greedy Best-First Search'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי