Real-time sökning ger en attraktiv ram för intelligenta autonoma agenter, eftersom det gör det möjligt för oss att modellera en agents förmåga att förbättra sin prestanda genom erfarenhet. Men beteendet hos sökagenter i realtid är långt ifrån rationellt under inlärningsprocessen (konvergens), eftersom de inte lyckas balansera ansträngningarna för att uppnå ett kortsiktigt mål (dvs. att säkert komma fram till ett måltillstånd i den nuvarande problemlösningsprövningen) och ett långsiktigt mål (att hitta bättre lösningar genom upprepade försök). Som ett botemedel inför vi två tekniker för att kontrollera mängden prospektering, både övergripande och per försök. Den viktade sökningen i realtid minskar den totala omfattningen av prospektering och påskyndar konvergensen. Det offrar tillåtlighet men ger en icke-trivial bunden till den konvergerade lösningskostnaden. Sökandet i realtid med övre gränser säkerställer lösningskvalitet i varje försök när tillståndsutrymmet är oriktat. Dessa tekniker resulterar i en konvergensprocess mer stabil jämfört med Learning Real-Time A * algoritm.
För att kontrollera den ansträngning som krävs för att uppnå ett kortsiktigt mål (för att säkert komma fram till en plats i den aktuella prövningen) och ett långsiktigt mål (för att hitta bättre lösningar genom upprepade prövningar), införde Shimbo och Ishida två tekniker som kallas viktad LRTA* och övre gräns LRTA* REF.
Controlling the Learning Process of Real-Time Heuristic Search
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}