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Enregistrement W1527133581

Using Pattern Databases to Find Macro Operators

2000· article· en· W1527133581 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNational Conference on Artificial Intelligence · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Packing Problems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeuristicsMacroTable (database)Simple (philosophy)Operator (biology)NotationHeuristicComputer scienceSpace (punctuation)Theoretical computer scienceMathematicsAlgorithmSequence (biology)AbstractionState (computer science)Data miningMathematical optimizationArtificial intelligenceArithmeticProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work we employ heuristic search to obtain macro operators for spaces defined in our production system. A macro operator is a sequence of original operators which reaches a subgoal from a state without search. A macro table has operators for each subgoal. Korf (Korf 1985) used macro operators to find suboptimal solutions for the Rubik's Cube and the 15-Puzzle. While the paths found by the macro method are not guaranteed to be optimal, once the macro table is calculated the search effort is negligible. Traditionally macro operators were found by uninformed search methods, because there were no obvious heuristics. We have devised a simple notation, PSVN (Hernadvolgyi & Holte 1999), to represent state spaces. In PSVN, states are vectors of labels and the operators are simple rewriting rules. For this notation we invented a technique to automatically generate admissible and monotonic heuristics to guide the A* family of algorithms. We apply a simple transformation – domain abstraction – on the description of the original space to obtain the abstract space where the distance between two states in the original space is never shorter than the distance between their images in the abstract space. The heuristic values are the lengths of shortest paths in the abstract space. We calculate the distance between the image of the goal state and the rest of the abstract states and store them in a look-up table indexed by the abstract states. This look-up table is also called a pattern database and the method was first used by Culberson and Schaeffer to solve the 15-Puzzle (Culberson & Schaeffer 1994). Korf used pattern databases to solve random instances of the Rubik's Cube for the first time. So far pattern databases have only been used to obtain shortest paths. In this work we use them to find macro operators. A macro operator reaches a subgoal state without search. To solve for a goal state, each macro brings one (or a few) of the labels in the vector representing the state to the index where they occur in the goal state. Subsequent application of the macros in the order of the subgoals fixes all labels and the goal state is reached. The subgoals are patterns where labels at specific indices are identical to the labels of the goal state at those indices. The first subgoal is to fix the label at index i1, the next subgoal is to fix the label at index i2 such that the label at index i1 remains intact and the last subgoal is to fix the last label leaving already fixed labels undisturbed. It

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,224
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,142 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle