4.2 Solution Length Optimization We

4.2 Solution Length Optimization
We use GRAPHPLAN's heuristic estimates, Equation 3, in a greedy strategy, to be introduced in Section 5.1, that does not take its decisions back once it has made them. From our experience with running this strategy on our testing examples, this works b est when distance estimates are cautious, i.e., as low as p ossible. As already said, an optimal sequential solution can not b e synthesized eciently. What one can do is apply some techniques to make GRAPHPLAN return as short solutions as p ossible. Below, we describ e some ways of doing that. The rst technique is a built-in feature of GRAPHPLAN and ensures a minimality criterion for the relaxed plan. The two other techniques are heuristic optimizations.

Kết quả (Việt) 1:

4,2 chiều dài giải pháp tối ưu hóa
chúng tôi sử dụng ước tính graphplan của phương pháp này, phương trình 3, trong một chiến lược tham lam, sẽ được giới thiệu trong phần 5.1, mà không đưa ra quyết định của mình trở lại một khi nó đã làm cho họ. từ kinh nghiệm của chúng tôi với các hoạt động chiến lược này trên ví dụ của chúng tôi thử nghiệm, các công trình này b est khi ước tính khoảng cách thận trọng, ví dụ, như thấp như p ossible. như đã nói,một giải pháp tối ưu tuần tự không thể được tổng hợp e ciently. những gì người ta có thể làm là áp dụng một số kỹ thuật để làm cho trở lại graphplan như giải pháp ngắn như p ossible. dưới đây, chúng tôi describ e một số cách để làm điều đó. kỹ thuật tiên là một tích hợp tính năng của graphplan và đảm bảo một tiêu chuẩn minimality cho kế hoạch thư giãn. hai kỹ thuật khác là tối ưu hóa heuristic.

Kết quả (Việt) 2:

4.2 Tối ưu hóa công cụ giải pháp chiều dài
chúng tôi sử dụng ước của GRAPHPLAN heuristic tính, phương trình 3, trong một chiến lược tham lam, không có quyết định của mình trở lại một khi nó đã làm cho họ sẽ được giới thiệu trong phần 5.1,. Từ kinh nghiệm của chúng tôi với chạy chiến lược này trên ví dụ kiểm tra của chúng tôi, điều này làm việc b est khi ước tính khoảng cách thận trọng, ví dụ, thấp như p ossible. Như đã nói, một giải pháp tuần tự tối ưu có thể không b e tổng hợp e ciently. Những gì có thể làm là áp dụng một số kỹ thuật để làm cho GRAPHPLAN trở lại như các giải pháp ngắn như p ossible. Dưới đây, chúng tôi describ e một số cách để làm điều đó. Phương pháp rst là một tính năng được xây dựng trong GRAPHPLAN và đảm bảo một tiêu chí minimality cho kế hoạch thoải mái. Hai kỹ thuật khác là tối ưu hóa heuristic.