基于增加最优优先搜索多样性的研究

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.

关键词：智能规划、启发式、最优优先、多样性、高原状态

所属期刊栏目：34

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61142011

在线出版日期：2013-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3236-3240