論文の概要: Pathfinding with Lazy Successor Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15443v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 23:25:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 17:32:58.809911
• Title: Pathfinding with Lazy Successor Generation
• Title（参考訳）: 遅延継承器生成によるパスフィニング
• Authors: Keisuke Okumura,
• Abstract要約: 位置のみを付与し,エッジを暗黙的に定義するパスフィンディング問題について検討する。 単純な構造にもかかわらず、この問題は膨大な数の位置で非自明になる。 そこで我々は,LaCAS*アルゴリズムを提案する。これは,全ての後継を一度に生成するのではなく,探索が進むにつれて徐々に後継を生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.02023514105999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study a pathfinding problem where only locations (i.e., vertices) are given, and edges are implicitly defined by an oracle answering the connectivity of two locations. Despite its simple structure, this problem becomes non-trivial with a massive number of locations, due to posing a huge branching factor for search algorithms. Limiting the number of successors, such as with nearest neighbors, can reduce search efforts but compromises completeness. Instead, we propose a novel LaCAS* algorithm, which does not generate successors all at once but gradually generates successors as the search progresses. This scheme is implemented with k-nearest neighbors search on a k-d tree. LaCAS* is a complete and anytime algorithm that eventually converges to the optima. Extensive evaluations demonstrate the efficacy of LaCAS*, e.g., solving complex pathfinding instances quickly, where conventional methods falter.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2つの位置の接続性に応答するオラクルによって,エッジを暗黙的に定義するパスフィンディング問題について検討する。 単純な構造であるにもかかわらず、この問題は検索アルゴリズムに膨大な分岐因子を課すため、膨大な数の位置において非自明なものとなる。 隣人などの後継者の数を制限すれば、探索の労力は減るが、完全性を損なう。 代わりに、新しいLaCAS*アルゴリズムを提案する。これは、全ての後継を一度に生成するのではなく、探索が進むにつれて徐々に後継を生成できる。 このスキームは、k-d木上のk-nearest近傍の探索によって実装される。 LaCAS* は完全かつ任意の時間アルゴリズムであり、最終的にはオプティマに収束する。 大規模評価では, 従来の手法が誤る複雑なパスフィニングを迅速に解決するLaCAS*の有効性が示された。

関連論文リスト

• Evolving A* to Efficiently Solve the k Shortest-Path Problem (Extended Version) [0.0]
  そこで本研究では,A*の自然進化により,その興味深い性質を全て保ちながら,同時に時間的複雑性をもった新しい探索アルゴリズムを提案する。 様々なテストベッドでの実験では、しばしば1～2桁のオーダーで、芸術の状況よりもパフォーマンスが大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T15:54:25Z)
• LiteSearch: Efficacious Tree Search for LLM [70.29796112457662]
  本研究では,動的ノード選択とノードレベルの探索予算を備えた新しいガイド付き木探索アルゴリズムを提案する。 GSM8KおよびTabMWPデータセットを用いて行った実験により,本手法はベースライン法に比べて計算コストが大幅に低いことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T05:14:04Z)
• SLOPE: Search with Learned Optimal Pruning-based Expansion [2.0618817976970103]
  SLOPE(Learned Optimal Pruning-based Expansion)を用いた探索手法を提案する。 ノードの距離を最適経路から学習し、その結果、オープンリストのサイズを小さくする。 これにより、探索は最適な経路に近い領域のみを探索し、メモリと計算コストを削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T13:42:15Z)
• A Metaheuristic Algorithm for Large Maximum Weight Independent Set Problems [58.348679046591265]
  ノード重み付きグラフが与えられたとき、ノード重みが最大となる独立した(相互に非隣接な)ノードの集合を見つける。 このアプリケーションで放送されるグラフの中には、数十万のノードと数億のエッジを持つ大きなものもあります。 我々は,不規則なランダム化適応検索フレームワークにおいてメタヒューリスティックな新しい局所探索アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T21:34:16Z)
• Exploring Complicated Search Spaces with Interleaving-Free Sampling [127.07551427957362]
  本稿では,長距離接続を伴う複雑な検索空間上に探索アルゴリズムを構築する。 我々はtextbfIF-NAS という単純なアルゴリズムを提案し、異なるサブネットワークを構築するために周期的なサンプリング戦略を実行する。 提案した探索空間において、IF-NASはランダムサンプリングと従来の重み付け検索のアルゴリズムを有意差で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T06:42:48Z)
• Revisiting the Complexity Analysis of Conflict-Based Search: New Computational Techniques and Improved Bounds [5.158632635415881]
  最適解に対する最先端のアプローチは Conflict-Based Search (CBS) である CBSの複雑性分析を再検討し、最悪の場合のアルゴリズムの実行時間に厳密な制限を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-18T07:46:28Z)
• BR-NS: an Archive-less Approach to Novelty Search [70.13948372218849]
  行動認識に基づく新規性探索(BR-NS)という,新規性推定の代替手法について議論する。 BR-NSはアーカイブを必要とせず、行動空間で定義できるメトリクスを前提にせず、近隣の検索に依存しません。 我々は、その実現可能性とダイナミクス、および時間複雑性の観点からアーカイブベースのnsよりも潜在的に有利な点について洞察を得るために実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T17:31:34Z)
• Towards Optimally Efficient Tree Search with Deep Learning [76.64632985696237]
  本稿では,線形モデルから信号整数を推定する古典整数最小二乗問題について検討する。 問題はNPハードであり、信号処理、バイオインフォマティクス、通信、機械学習といった様々な応用でしばしば発生する。 本稿では, 深いニューラルネットワークを用いて, 単純化されたメモリバウンドA*アルゴリズムの最適推定を推定し, HATSアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-07T08:00:02Z)
• Evolutionary Algorithm and Multifactorial Evolutionary Algorithm on Clustered Shortest-Path Tree problem [2.578242050187029]
  CluSPT(Clustered Shortest-Path Tree Problem)はNPハード問題である。 探索処理の性能を向上させるために,2つの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T08:37:18Z)
• Learning to Accelerate Heuristic Searching for Large-Scale Maximum Weighted b-Matching Problems in Online Advertising [51.97494906131859]
  バイパルタイトbマッチングはアルゴリズム設計の基本であり、経済市場や労働市場などに広く適用されている。 既存の正確で近似的なアルゴリズムは、通常そのような設定で失敗する。 我々は、以前の事例から学んだ知識を活用して、新しい問題インスタンスを解決するtextttNeuSearcherを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-09T02:48:23Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。