Admissibility of A0* when Heuristics Overestimate

Les techniques de reduction de problemes utilisant des graphes AND/OR sont souvent appliquees dans la resolution de problemes. Les strategies de recherche dans les graphes AUD/OR sont etudiees de maniere a assurer leur admissibilite. L'algorithme AO* est alors analyse en utilisant des graphes AUD/OR mixtes. Il est montre que la decomposition de l'estimation du cout permet une analyse des strategies de recherche dans les graphes AND/OR semblable a celle concernant les graphes ordinaires ou l'estimation de cout est optimale. Quelques methodes permettant d'obtenir des solutions admissibles sont proposees

[1]  A. Bagchi,et al.  Admissible Heuristic Search in And/Or Graphs , 1983, Theor. Comput. Sci..

[2]  Dana Nau,et al.  A General Paradigm for AND/OR Graph and Game Tree Search , 1985 .

[3]  Nils J. Nilsson,et al.  Principles of Artificial Intelligence , 1980, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.

[4]  Larry R. Harris,et al.  The Heuristic Search under Conditions of Error , 1974, Artif. Intell..

[5]  Nils J. Nilsson,et al.  Problem-solving methods in artificial intelligence , 1971, McGraw-Hill computer science series.

[6]  Alberto Martelli,et al.  Optimizing decision trees through heuristically guided search , 1978, CACM.

[7]  A. Bagchi,et al.  AND/OR graph heuristic search methods , 1985, JACM.

[8]  Rina Dechter,et al.  Generalized best-first search strategies and the optimality of A* , 1985, JACM.

[9]  Alberto Martelli,et al.  Additive AND/OR Graphs , 1973, IJCAI.

[10]  P. P. Chakrabarti,et al.  Best first search in and/or graphs , 1988, CSC '88.