Denna artikel publicerades i en tidskrift som publicerades av Elsevier. Den bifogade kopian tillhandahålls författaren för intern icke-kommersiell forskning och utbildning användning, inklusive för undervisning vid författarinstitutionen och dela med kollegor. Andra användningsområden, inklusive reproduktion och distribution, eller försäljning eller licensiering av kopior, eller utstationering på personliga, institutionella eller tredje parts webbplatser är förbjudna. Vi undersöker användningen av maskininlärning för att skapa effektiva heuristik för sökalgoritmer som IDA * eller heuristic-search planerare som FF. Vår metod syftar till att generera en sekvens av heuristik från en given svag heuristisk h 0 och en uppsättning olösta träningsinstanser med hjälp av en bootstrappa procedur. De utbildningsinstanser som kan lösas med hjälp av h 0 ger utbildningsexempel för en lärande algoritm som producerar en heuristisk h 1 som förväntas vara starkare än h 0. Om h 0 är så svag att det inte kan lösa någon av de givna instanserna använder vi slumpmässiga promenader bakåt från måltillståndet för att skapa en sekvens av successivt svårare träningsfall som börjar med sådana som garanterat kan lösas med h 0. Den bootstrap processen upprepas sedan med h i i stället för h i-1 tills en tillräckligt stark heuristic produceras. Vi testar denna metod på 24-slidingtil pussel, 35-pannkaka pussel, Rubiks kub, och 20-blocks världen. I varje fall producerar vår metod en heuristisk som gör det möjligt för IDA * att snabbt lösa slumpmässiga problemfall med lösningar som är nära optimala. Den totala tiden för bootstrap processen för att skapa starka heuristik för dessa stora tillstånd utrymmen är på ordning av dagar. För att göra processen effektiv när bara en enda problematik behöver lösas, presenterar vi en variation där bootstrap lärande av nya heuristiker blandas med problemlösning med hjälp av den ursprungliga heuristiska och vad heuristik har lärt sig hittills. Detta minskar avsevärt den totala tid som krävs för att lösa en enda instans, medan de lösningar som erhålls fortfarande är nära optimal.
I kombinatorisk sökning har FFNs använts som heuristiska funktioner för glid-til pussel och Rubiks Cube REF.
Learning heuristic functions for large state spaces
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}