重み付き実時間探索
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概要
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実時間探索アルゴリズムLBTA*の一つの特徴は学習機能にある。推定評価関数が適格な場合、問題解決を繰り返すことにより、最終的に問題解決器のたどる経路は最適解へと収束することが知られている。本稿では、推定評価関数が非適格の場合の解の収束について考察する。結果として、推定評価関数が正確なコストの(1+ε)倍以内のとき、LRTA*は誤差が最適解のε倍以内の準最適解に収束することが解析的に得られる。また、非適格な評価関数を用いることで、収束までの時間が軽減しうることを、迷路の例を用いて実証する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-18
著者
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