On selecting heuristic function subset for domain independent-planning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Zarate, Marvin Abisrror
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/8541
Resumo: In this dissertation we present greedy methods for selecting a subset of heuristic functions from a large pool of possibilities with the objective of reducing the running time of search algorithms. Previous works showed that search can be faster if several smaller pattern databases are used instead of one large pattern database. Our methods are able to select good heuristics from a large set of heuristic functions to guide A* search. We implemented our method in Fast Downward and showed empirically that it produces heuristics which outperform the state-of-the-art planners in the International Planning Competition benchmarks.
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spelling On selecting heuristic function subset for domain independent-planningSelecção de um subconjunto de funções heurísticas para o planejamento de domínio independenteInteligência artificialAlgoritmosProgramação heurísticaHeurísticaCiência da ComputaçãoIn this dissertation we present greedy methods for selecting a subset of heuristic functions from a large pool of possibilities with the objective of reducing the running time of search algorithms. Previous works showed that search can be faster if several smaller pattern databases are used instead of one large pattern database. Our methods are able to select good heuristics from a large set of heuristic functions to guide A* search. We implemented our method in Fast Downward and showed empirically that it produces heuristics which outperform the state-of-the-art planners in the International Planning Competition benchmarks.Nesta dissertação apresentamos métodos gulosos para a seleção de um subconjunto de funções heurísticas de um grande conjunto de possibilidades com o objetivo de reduzir o tempo de execução de algoritmos de busca. Trabalhos anteriores mostraram que a busca pode ser mais rápido se vários bancos de dados padrão menores são usados em vez de um grande banco de dados padrão. Nossos métodos são capazes de selecionar boas heurísticas de um grande conjunto de funções heurísticas para guiar uma A*. Implementamos nosso método em Fast Downward e mostrou empiricamente que produz heurísticas que superam o estado-da-arte de outros planejadores na Competição Internacional de Planejamento.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade Federal de ViçosaLelis, Levi Henrique Santana deZarate, Marvin Abisrror2016-09-09T16:23:31Z2016-09-09T16:23:31Z2016-02-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfABISRROR ZARATE, Marvin. On selecting heuristic function subset for domain independent-planning. 2016. 33 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2016.http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/8541enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFV2016-09-11T10:06:59Zoai:locus.ufv.br:123456789/8541Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452016-09-11T10:06:59LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
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