【摘 要】
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本文描述了一个能够改善启发函数的启发式图搜索算法。它利用搜索过程中的信息,改动启发函数 h,保持搜索树上始终满足单调限制条件,使算法的最坏复杂度从 B′的 O(N~2)(L.Mé
【机 构】
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浙江大学计算机系人工智能研究室,浙江大学计算机系人工智能研究室,浙江大学计算机系人工智能研究室 杭州,杭州,杭州
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本文描述了一个能够改善启发函数的启发式图搜索算法。它利用搜索过程中的信息,改动启发函数 h,保持搜索树上始终满足单调限制条件,使算法的最坏复杂度从 B′的 O(N~2)(L.Mér(?),1984)降为 O(N)。本文还证明了新算法的可采纳性、线性的复杂度,并同算法 B′作了性能比较。
This article describes a heuristic graph search algorithm that improves heuristic functions. It makes use of the information in the search process to change the heuristic function h and keep the search tree always satisfying the monotonic constraints so that the worst complexity of the algorithm changes from O (N ~ 2) (L.Mér (?), 1984) Reduced to O (N). The paper also proves the admissibility and linear complexity of the new algorithm, and compares it with the algorithm B ’.
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