Почему целенаправленные рассуждения и эвристический поиск трудно совмещать? - PullRequest
0 голосов
/ 06 мая 2018

В «Искусственном интеллекте - современный подход», 3-е издание, я натолкнулся на интересную цитату: «1001 *

«Пока еще нет хорошего понимания того, как объединить два вида алгоритмов [целенаправленное рассуждение / планирование и эвристический поиск] в надежную и эффективную систему» ​​(Russel pg 189)

Почему это так? Почему сложно сочетать целенаправленное планирование с эвристическим поиском? Разве изучение подкрепления не решит это?

1 Ответ

0 голосов
/ 12 сентября 2018

Термин «целенаправленное рассуждение» использовался в 1980-х годах для техники поиска в обратном направлении. Иногда это называлось обратным рассуждением или поиском сверху вниз, что означает все то же самое. Он описывает работу алгоритма при обходе пространства состояний. Или, чтобы быть более конкретным: он описывает порядок, в котором состояния на графике посещаются. В более новой литературе этот аспект планировщика больше не объясняется подробно, потому что алгоритм поиска графа не так уж и важен. Это означает просто поместить узлы в стек и пройти их.

Напротив, термин «эвристический поиск» означает замену решателя на основе грубой силы основанным на знаниях подходом. Эвристический поиск - это не обход графа, а нахождение доменно-ориентированной стратегии, которая не учитывает большую часть графа. И действительно, трудно совместить возврат с эвристикой, такой подход можно назвать заземлением. Если имеется обоснованная проблема, можно использовать решатель обратного отслеживания проблемы, основанной на знаниях. Это стратегия, используемая в современных планировщиках PDDL, которые сначала описывают домен в символической записи PDDL (основанной на знаниях), а затем используют быстрый решатель для поиска в пространстве состояний.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...