PEA∗+IDA∗ : an improved hybrid memory-restricted algorithm

• Autor(a) principal: Schwartzhaupt, Frederico Messa
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/234981
• topic: Algoritmos de busca; Inteligência artificial; Heuristic search; Search algorithms; Memory-restricted; Classical plannin

É bem conhecido que os algoritmos de busca A∗ e Aprofundamento Iterativo A∗ (IDA∗ em inglês) podem falhar em resolver otimamente tarefas de busca em espaços de estado de vido a limites de tempo e memória. O primeiro tipicamente falha em cenários de memória limitada e o segundo em cenários de tempo limitado. Portanto, diversos algoritmos foram propostos para resolver otimamente tarefas de busca em espaços de estado usando menos memória que A∗ e menos tempo que IDA∗ , como por exemplo A∗+IDA∗ , um algoritmo híbrido de memória limitada que combina A∗ e IDA∗ . Nesse artigo, nós apresentamos um algoritmo híbrido de memória limita que combina o A∗ de Expansões Parciais (PEA∗ em inglês) com IDA∗ . Este novo algoritmo possui duas fases, mesma estrutura que o algo ritmo A∗+IDA∗ . A primeira fase do PEA∗+IDA∗ roda PEA∗ até o limite de memória ser alcançado, e a segunda fase roda IDA∗ , sem detecção de duplicatas, em cada nó da Open do PEA∗ . Primeiramente nós apresentamos um modelo que mostra como PEA∗+IDA∗ pode performar melhor que A∗+IDA∗ apesar do PEA∗ puro normalmente fazer mais ex pansões que o A∗ puro. Depois nós apresentamos uma avaliação experimental usando três limites de memória e mostramos que comparado ao A∗+IDA∗ , em domínios de planeja mento clássico, PEA∗+IDA∗ tem uma cobertura maior e expande menos nós. Por fim nós analisamos experimentalmente ambos algoritmos e mostramos que ter um F-limite maior e ter a fila de prioridades com melhor composição por conta do PEA∗ causa um impacto considerável na performance dos algoritmos.