Fugu-MT 論文翻訳(概要): Novelty Heuristics, Multi-Queue Search, and Portfolios for Numeric Planning

論文の概要: Novelty Heuristics, Multi-Queue Search, and Portfolios for Numeric Planning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05235v1
Date: Mon, 8 Apr 2024 07:01:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-09 15:13:56.836476
Title: Novelty Heuristics, Multi-Queue Search, and Portfolios for Numeric Planning
Title（参考訳）: 数値計画のための新奇ヒューリスティックス, マルチキュー検索, ポートフォリオ
Authors: Dillon Z. Chen, Sylvie Thiébaux,
Abstract要約: ヒューリスティック検索は、計画問題の解決と数値計画のための強力なアプローチである。本稿では,様々な強力な手法による数値計画の探索方法の改善について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.969582361376132
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Heuristic search is a powerful approach for solving planning problems and numeric planning is no exception. In this paper, we boost the performance of heuristic search for numeric planning with various powerful techniques orthogonal to improving heuristic informedness: numeric novelty heuristics, the Manhattan distance heuristic, and exploring the use of multi-queue search and portfolios for combining heuristics.
Abstract（参考訳）: ヒューリスティック検索は計画上の問題を解決するための強力なアプローチであり、数値的な計画も例外ではない。本稿では,ヒューリスティック・インフォリティー向上のための様々な強力な手法を用いて,ヒューリスティック・インフォリティ向上のためのヒューリスティック・サーチの性能向上を図り,マンハッタン距離ヒューリスティック,マルチキュー・サーチとポートフォリオの活用を探求する。

関連論文リスト

PathFinder: Guided Search over Multi-Step Reasoning Paths [80.56102301441899]
木探索に基づく推論経路生成手法であるPathFinderを提案する。動的デコードの統合により、多様な分岐とマルチホップ推論を強化する。我々のモデルは、大きな分岐因子を持つビームサーチに類似した複雑さを反映して、よく、長く、目に見えない推論連鎖を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-08T17:05:47Z)
Multi-Valued Partial Order Plans in Numeric Planning [14.290119665435121]
まずは、検索問題として制限タスクとして知られる数値計画問題を再構築することから始める。次に、ブールアンを用いてNP完全計画の断片をいかに見つけられるかを示す。これを実現するために、我々は、多値部分順序計画の考え方を発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-27T07:24:30Z)
A Multi-Heuristic Search-based Motion Planning for Automated Parking [0.0]
駐車場や建設現場のような非構造環境においては、リアルタイムな計画の実現が困難である。我々は、複数の関数とその個々の利点を利用できるマルチヒューリスティック検索アプローチを採用しています。 Multi-Heuristic A*アルゴリズムは、非常に人気のある検索ベースのアルゴリズムであるHybrid A*に対してベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-15T17:33:06Z)
Heuristic Search for Multi-Objective Probabilistic Planning [0.0]
ヒューリスティック検索は、幅広い計画問題にうまく適用された強力なアプローチである。ここでは、探索の範囲をより多くの問題、すなわちMOSSP(Multi-jective shortest paths)に拡張する。我々は、よく知られたSSPアルゴリズムを多目的問題に拡張するMOLAO* と MOLRTDP を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-25T05:18:22Z)
Meta Navigator: Search for a Good Adaptation Policy for Few-shot Learning [113.05118113697111]
少ないショット学習は、ラベル付きデータしか持たない新しいタスクに、以前のタスクから学んだ知識を適応させることを目的としている。少数ショット学習に関する研究文献は、大きな多様性を示し、異なるアルゴリズムは、しばしば異なる少数ショット学習シナリオで優れている。本稿では,メタナビゲータ(Meta Navigator)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-13T07:20:01Z)
Neural Architecture Search From Fr\'echet Task Distance [50.9995960884133]
与えられたベースラインタスクのセット内の対象タスクと各タスクの間の距離を、ターゲットタスクのニューラルネットワークアーキテクチャ検索スペースを減らすためにどのように使用できるかを示す。タスク固有のアーキテクチャに対する検索空間の複雑さの低減は、このサイド情報を用いることなく完全な検索を行う代わりに、類似したタスクのために最適化されたアーキテクチャ上に構築することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-23T20:43:31Z)
Automated Search for Resource-Efficient Branched Multi-Task Networks [81.48051635183916]
我々は,多タスクニューラルネットワークにおける分岐構造を自動的に定義する,微分可能なニューラルネットワーク探索に根ざした原理的アプローチを提案する。本手法は,限られた資源予算内で高い性能の分岐構造を見いだすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-24T09:49:19Z)
Learning Heuristic Selection with Dynamic Algorithm Configuration [44.91083687014879]
計画システムの動的選択力学に動的アルゴリズム構成を用いることができることを示す。提案手法は,既存のアプローチよりも一般化し,ドメイン探索の性能を指数関数的に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T09:35:07Z)
Dynamic Multi-Robot Task Allocation under Uncertainty and Temporal Constraints [52.58352707495122]
本稿では,不確実性およびマルチエージェント協調の下での逐次意思決定における重要な計算課題を分離するマルチロボット割当アルゴリズムを提案する。都市におけるマルチアームコンベヤベルトピック・アンド・プレイスとマルチドローン配送ディスパッチの2つの異なる領域における広範囲なシミュレーション結果について検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-27T01:10:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。