Heuristisk sökning är ett kärnområde för artificiell intelligens, framgångsrikt tillämpas på planering, begränsning tillfredsställelse och spelspel. I realtid heuristiska söka autonoma agenter interleave planering och planera utförande och tillgång miljö lokalt som gör dem mer lämpliga för Artificial Life stil inställningar. Under de senaste två decennierna har ett stort antal realtidsheuristiska sökalgoritmer skapats och utvärderats manuellt. I den här artikeln bryter vi ner flera publicerade algoritmer till byggstenar och låter sedan en simulerad evolution omkombinera blocken på ett prestationsbaserat sätt. Anmärkningsvärt nog resulterar även relativt kort evolution i algoritmer med toppmodern prestanda. Dessa lovande preliminära resultat öppnar spännande möjligheter inom området i realtid heuristisk sökning.
Såvitt vi vet är arbetet med REF ) det första i sitt slag inom området för realtids-heuristik sökning.
Evolving Real-time Heuristic Search Algorithms
{'venue': None, 'journal': 'Artificial Life', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}