Vi föreslår en StochAstic Feldiagnos Algoritm, som kallas Safari, som bryter bort garantier för att beräkna minimala diagnoser för beräkningseffektivitet. Vi demonstrerar empiriskt, med hjälp av 74XXX och ISCAS85 sviter av referenskombinatoriska kretsar, att Safari uppnår flera order-of-magnitude speedup över två välkända deterministiska algoritmer, CDA * och HA *, för multiple-fault diagnoses; vidare, Safari kan beräkna en rad multi-fault diagnoser som CDA * och HA * inte kan. Vi visar också att Safari är optimal för en rad propositionella felmodeller, såsom de allmänt använda svaga-fel modeller (modeller med okunnighet om onormalt beteende). Vi diskuterar optimaliteten av Safari i en klass av starka fel i kretsmodeller med fast-på-fel-lägen. Genom att modellera algoritmen själv som en Markov kedja, ger vi exakta gränser på minimaliteten av den beräknade diagnosen. Safari visar också starkt när som helst beteende, och kommer att returnera en diagnos efter någon icke-trivial inference tid.
REF föreslår en stokastisk diagnosalgoritm, kallad SAFARI.
Approximate Model-Based Diagnosis Using Greedy Stochastic Search
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 38, pages 371-413, 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}