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Titel: Critical-Path Dead-End Detection versus NoGoods : Offline Equivalence and Online Learning
VerfasserIn: Steinmetz, Marcel
Hoffmann, Jörg
HerausgeberIn: Barbulescu, Laura
Frank, Jeremy
Mausam
Smith, Stephen F.
Sprache: Englisch
Titel: Proceedings of the Twenty-Seventh International Conference on Automated Planning and Scheduling
Startseite: 283
Endseite: 287
Verlag/Plattform: AAAI Press
Erscheinungsjahr: 2017
Titel der Konferenz: ICAPS 2017
Konferenzort: Pittsburgh, Pennsylvania USA
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: One traditional use of critical-path heuristic functions is as effective sufficient criteria for unsolvability. To employ this for dead-end detection, the heuristic function must be evaluated on every new state to be tested, incurring a substantial runtime overhead. We show herein that the exact same dead-end detector can be captured through a nogood, a formula phiOFF computed once prior to search. This is mostly of theoretical interest, as phiOFF is large. We obtain practical variants by instead incrementally generating a stronger nogood psi, that implies phiOFF, online during search, generalizing from already tested states to avoid future heuristic-function evaluations.
URL der Erstveröffentlichung: https://aaai.org/ocs/index.php/ICAPS/ICAPS17/paper/view/15642
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/28337
http://dx.doi.org/10.22028/D291-29339
ISSN: 2334-0835
Datum des Eintrags: 21-Nov-2019
Drittmittel / Förderung: DFG “Critically Constrained Planning via Partial Delete Relaxation"; BMBF through funding for the Center for IT-Security, Privacy and Accountability (CISPA)
Fördernummer: DFG HO 2169/5-1; BMBF 16KIS0656
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Jörg Hoffmann
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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