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基于BDD的增量启发式搜索
作者: 徐艳艳 ; 岳伟亚
关键词: 增量搜索,启发式搜索,BDD(binary decision diagram),重规划
刊名: 软件学报
发表日期: 2009
期: 9, 页:2352-2365
收录类别: 其他
部门归属: 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室;中国科学院研究生院信息科学工程学院;Department of Computer Science,College of Engineering,University of Cincinnati;
摘要: 增量搜索是一种利用先前的搜索信息提高本次搜索效率的方法,通常可以用来解决动态环境下的重规划问题.在人工智能领域,一些实时系统常常需要根据外界环境的变化不断修正自身,这样就会产生一系列变化较小的相似问题,此时应用增量搜索将会非常有效.另外,基于BDD(binary decision diagram)的启发式搜索,结合了基于BDD的搜索和启发式搜索这两种方法的优点.它既用BDD这一紧凑的数据结构来表示系统的状态空间,又通过使用启发信息来进一步压缩搜索树的大小.在介绍基于BDD的启发式搜索和增量搜索之后,结合这两种方法给出了基于BDD的增量启发式搜索算法——BDDRPA*.大量的实验结果表明,BDDRPA*算法是非常有效的,它可以被广泛地应用到智能规划、移动机器人问题等领域中.
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/8024
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徐艳艳,岳伟亚. 基于BDD的增量启发式搜索[J]. 软件学报,2009-01-01(9):2352-2365.
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