Escaping Depressions in LRTS Based on Incremental Refinement of Encoded Quad-Trees
المؤلفون المشاركون
Yin, Quanjun
Qin, Long
Sun, Lin
Hu, Yue
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the context of robot navigation, game AI, and so on, real-time search is extensively used to undertake motion planning.
Though it satisfies the requirement of quick response to users’ commands and environmental changes, learning real-time search (LRTS) suffers from the heuristic depressions where agents behave irrationally.
There have introduced several effective solutions, such as state abstractions.
This paper combines LRTS and encoded quad-tree abstraction which represent the search space in multiresolutions.
When exploring the environments, agents are enabled to locally repair the quad-tree models and incrementally refine the spatial cognition.
By virtue of the idea of state aggregation and heuristic generalization, our EQ LRTS (encoded quad-tree based LRTS) possesses the ability of quickly escaping from heuristic depressions with less state revisitations.
Experiments and analysis show that (a) our encoding principle for quad-trees is a much more memory-efficient method than other data structures expressing quad-trees, (b) EQ LRTS differs a lot in several characteristics from classical PR LRTS which represent the space and refine the paths hierarchically, and (c) EQ LRTS substantially reduces the planning amount and curtails heuristic updates compared with LRTS on uniform cells.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hu, Yue& Qin, Long& Yin, Quanjun& Sun, Lin. 2017. Escaping Depressions in LRTS Based on Incremental Refinement of Encoded Quad-Trees. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189673
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hu, Yue…[et al.]. Escaping Depressions in LRTS Based on Incremental Refinement of Encoded Quad-Trees. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189673
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hu, Yue& Qin, Long& Yin, Quanjun& Sun, Lin. Escaping Depressions in LRTS Based on Incremental Refinement of Encoded Quad-Trees. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189673
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189673
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر