Comment optimiser A* adaptatif

Lou Fedon 1, 2 Antoine Cornuéjols 3
1 TAO - Machine Learning and Optimisation
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623
Résumé : La recherche efficace d'un chemin (quasi) optimal dans un graphe reste une tâche fondamentale en Intelligence Artificielle. Des travaux récents [7, 4, 5, 8] ont contribué à renouveler l'approche de ce problème en proposant une technique de mise au point d'heuristique par apprentissage et non par une abstraction statique de la description du problème. En nous référant à ces travaux, nous montrons qu'il est possible d'exploiter beaucoup plus précisément l'information apportée par des épisodes de résolution passés. Les expériences confirment la réduction de l'espace de recherche associé. Par ailleurs, nous généralisons ces techniques d'adaptation d'heuristiques au cas de buts changeants. Les expériences et leur analyse montrent que, pour ces techniques, le changement de but doit obéir à des conditions strictes pour que le calcul adaptatif d'heuristique soit rentable.
Keywords : A Transfer Learning
Type de document :
Communication dans un congrès
RFIA 2008: 16.Congrès Francophone AFRIF-AFIA. Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2008, Amiens, France. 2008
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Contributeur : Lou Fedon <>
Soumis le : jeudi 3 juillet 2008 - 16:45:49
Dernière modification le : jeudi 5 avril 2018 - 12:30:12
Document(s) archivé(s) le : lundi 1 octobre 2012 - 10:50:35

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Rfia08_ReverseAdaptiveA.pdf
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  • PRODINRA : 51293

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Lou Fedon, Antoine Cornuéjols. Comment optimiser A* adaptatif. RFIA 2008: 16.Congrès Francophone AFRIF-AFIA. Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2008, Amiens, France. 2008. 〈inria-00293136〉

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