基于类比的学习式搜索算法AMO,CLSA

被引：2

作者：

蒋建东

陆玮琳

俞瑞钊

机构：

[1] 浙江大学人工智能研究所

[2] 浙江大学人工智能研究所杭州

[3] 杭州

[4] 杭州

来源：

关键词：

搜索算法; 类比学习; 可采纳性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

摘要：

本文首先给出了学习式搜索的一个问题模型,然后在[5]中GLS搜索解题系统的基础上,本文描述了一个多目标学习搜索算法MO.GLSA,并对该算法作出了性能评价。最后,文中给出了一个基于类比的学习搜索算法AMO.GLSA。

引用

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页数：7

共 5 条

[1] 基于自适应分类的学习搜索算法 [J].

蒋建东 ;

俞瑞钊 .

[2] 启发式图搜索算法RA*的改进算法IRA*及IRA′ [J].

王士同 .

[3] 可采纳搜索算法最坏复杂度的下确界 [J].

张伟 ;

俞瑞钊 ;

何志均 .

[4] 随机产生式系统的启发式图搜索算法RA及A的推广 [J].

王士同 .

[5] 一个线性的启发式图搜索算法 [J].

张伟 ;

俞瑞钊 ;

何志均 .