MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3037289440 · doi:10.1609/icaps.v30i1.6672

Predicting the Effectiveness of Bidirectional Heuristic Search

2020· article· en· W3037289440 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI-based Problem Solving and Planning
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesIsrael Science FoundationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchNational Science Foundation
Mots-clésIncremental heuristic searchBeam searchHeuristicBidirectional searchComputer scienceBest-first searchSet (abstract data type)Search algorithmIterative deepening depth-first searchArtificial intelligenceConsistent heuristicSpace (punctuation)Mathematical optimizationTheoretical computer scienceAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The question of when bidirectional heuristic search outperforms unidirectional heuristic search has been revisited numerous times in the field of Artificial Intelligence. This paper re-addresses the question of when bidirectional search outperforms unidirectional search using an updated theoretical understanding of the problem. We show that a core set of critical states in the state space are the primary factor determining whether a bidirectional search can outperform a unidirectional search and provide simple measures to determine whether a state space and heuristic contains these critical states. We similarly discuss and show the impact that asymmetry in the underlying problem graph has on the performance of bidirectional algorithms. Experimental results show the impact of these factors on whether a problem should be solved using unidirectional or bidirectional search.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,241 · 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