基于增加最优优先搜索多样性的研究

• 作者: 代飞 李伟生
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 智能规划 启发式 最优优先 多样性 高原状态
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 3236-3240
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3803字
• 语种: 中文

摘要

针对最有优先搜索单一依赖启发式函数指导搜索,使得搜索陷入局部最优和高原状态而不能有效改善规划解,提出了一种增加最优优先搜索择多样性的方法.将开列袁分成包含不同启发式信息的多列表,进而增加开列表选择的多样性.为了增加状态节点选择的多样,一次扩展多个列表中的状态节点,不仅仅扩展最优状态节点.实验结果表明,增加搜索的多样性后,规划解的质量有了一定的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟生	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	61	404	12.0	16.0
2	代飞	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0