Heuristik är avgörande verktyg för att minska sökinsatser inom olika områden av AI. För att vara effektiv måste en heurist vara effektiv för att beräkna, samt ge användbar information till sökalgoritmen. Men vissa välkända heuristiker som gör bra i att minska backtracking är så tunga att vinsten av att distribuera dem i en sökning algoritm kan uppvägas av deras overhead. Vi föreslår en rationell metaresonemang strategi för att besluta när man ska använda heuristik, med hjälp av CSP backtracking sökning som en fallstudie. I synnerhet tas ett värde av information tillvägagångssätt för adaptiv spridning av lösning-räkna uppskattning heuristik för värdebeställning. Empiriska resultat visar att den föreslagna mekanismen med framgång balanserar avvägningen mellan minskande backtracking och heuristic computingal overhead, vilket resulterar i en betydande total minskning av söktiden.
REF använder rationell metaresonemang för att bestämma när man ska beräkna värdet på att beställa heuristik i en CSP-lösare.
Rational Deployment of CSP Heuristics
{'venue': 'IJCAI-2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}