stores in memory. The stack frontie

stores in memory. The stack frontier consists of the nodes on the stack that do not have successor nodes on the stack.
In weighted heuristic search, the weighted evaluation function is used to determine the order in which to expand nodes on the frontier of the search. In the approach to Weighted RBFS shown in Algorithm 2, which is the approach adopted by Korf (1993), the weighted evaluation function is used to select the order in which to expand nodes on the virtual frontier. Because this virtual frontier is the same frontier that is maintained in memory by Weighted A*, using an Open list, this approach to Weighted RBFS expands nodes in the same order as Weighted A* (disregarding tie breaking and node regenerations).
Algorithm 3 shows the pseudocode of an alternative approach to weighted heuristic search using RBFS. Like the approach shown in Algorithm 2, it uses a weighted evaluation function and continues to expand a solution path as long as the weighted evaluation of the currently-expanding node is not greater than the weighted evaluation of any sibling of one of the nodes along this path. The difference is that instead of backing up the least weighted
evaluation f 0 of any unexpanded node in the subtree rooted at node n and storing it in
F 0(n), Algorithm 3 backs up the least unweighted evaluation f of any unexpanded node,
and stores it in F (n). If f (n) is an admissible evaluation function, then F (n) is a lower bound on the cost of the best solution that can be found in the subtree rooted at n. It
follows that H (n) = F (n) − g(n) is an improved admissible heuristic for node n. Therefore,
Algorithm 3 can use the weighted evaluation g(n) + w × H (n) = g(n) + w × (F (n) − g(n)) to
determine the order in which to expand nodes. In this approach to Weighted RBFS, nodes
are expanded in best-first order of the weighted evaluation of nodes on the stack frontier, instead of in order of the weighted evaluation of nodes on the virtual frontier.
RBFS is a general algorithmic scheme that can use different evaluation functions. Thus, even when it uses a weighted evaluation function, Korf refers to it as RBFS. To make it easier to distinguish between these algorithms, we introduce the name WRBFS to refer to the alternative approach to weighted heuristic search based on RBFS that we propose. WRBFS expands nodes on the stack frontier in best-first order of the evaluation function

Kết quả (Việt) 1:

cửa hàng và bộ nhớ. Biên giới chồng bao gồm các nút trên ngăn xếp mà không có một nút người kế vị trên ngăn xếp.Và trọng heuristic tìm, chức năng đánh giá trọng được sử dụng để xác định thứ tự và đó mở rộng các nút trên biên giới của tìm kiếm. Cách tiếp cận đó trọng RBFS Hiển thị và thuật toán 2, đó là cách tiếp cận thông qua bởi Korf (1993), các chức năng đánh giá trọng được sử dụng để chọn thứ tự và đó mở rộng các nút trên biên giới ảo. Bởi vì biên giới ảo là biên giới được duy trì và bộ nhớ bởi A trọng, bằng cách sử dụng một danh sách mở, cách tiếp cận này RBFS trọng này mở rộng các nút theo thứ tự như A trọng (bỏ qua tie phá vỡ và nút regenerations).Thuật toán 3 cho thấy mã giả một cách tiếp cận khác trọng heuristic tìm bằng cách sử dụng RBFS. Giống như các phương pháp tiếp cận Hiển thị và thuật toán 2, nó sử dụng một chức năng trọng đánh giá và mở rộng một giải pháp đường dẫn tiếp tục miễn là việc đánh giá trọng của nút hiện đang mở rộng không phải là lớn hơn việc thẩm định trọng của bất kỳ anh chị em của một trong các nút dọc theo con đường này. Sự khác biệt là thay vì sao lưu trọng ít nhấtđánh giá của f 0 của bất kỳ nút thì và subtree bắt nguồn từ lúc nút n và lưu trữ nó vàF 0 (n) thuật toán 3 sao lưu f đánh giá ít nhất là unweighted của bất kỳ nút thì,và cất giữ nó và F (n). Nếu f (n) là một chức năng admissible đánh giá, sau đó F (n) là một ràng buộc thấp hơn trên chi phí giải pháp tốt nhất có thể được tìm thấy trong subtree bắt nguồn từ lúc n. nósau đó H (n) = F (n) − g (n) là một cải tiến admissible heuristic cho nút n. Do đó,Thuật toán 3 có thể sử dụng các trọng đánh giá g (n) + w x H (n) = g (n) + w × (F (n) − g (n))xác định thứ tự và đó mở rộng các nút. Trong tiếp cận nó trọng RBFS, nútlà mở rộng và tốt nhất-đầu tiên thứ tự trọng đánh giá các nút trên chồng thay vì biên giới, và thứ tự trọng đánh giá các nút trên biên giới ảo.RBFS là một đề án chung của thuật toán có thể sử dụng chức năng đánh giá khác nhau. Vì vậy, ngay cả khi nó sử dụng một chức năng trọng đánh giá, nó gọi nó là Korf RBFS. Để làm cho nó dễ dàng hơn mà phân biệt giữa các thuật toán này, chúng tôi giới thiệu tên WRBFS mà chỉ để thay thế phương pháp tiếp cận mà tìm kiếm heuristic trọng dựa trên RBFS mà chúng tôi đề xuất. WRBFS mở rộng các nút vào biên giới ngăn xếp và tốt nhất-đầu tiên thứ tự của các chức năng đánh giá

Kết quả (Việt) 2:

và các cửa hàng bộ nhớ. Stack biên giới bao gồm các nút trên stack Điều đó không có các nút kế trên stack.
Và tìm kiếm heuristic trọng, chức năng đánh giá trọng số được sử dụng để xác định thứ tự và nào để mở rộng các nút trên ranh giới của sự tìm kiếm. Và cách tiếp cận để RBFS trọng Shown và Thuật toán 2, nào là cách tiếp cận NUÔI bởi Korf (1993), các chức năng đánh giá trọng số được sử dụng để chọn thứ tự và nào để mở rộng các nút trên biên giới ảo. Bởi vì biên giới ảo này là biên giới cùng Đó là Duy trì và bộ nhớ bằng cách Weighted A *, sử dụng một chí mở, phương pháp này để RBFS trọng mở rộng các nút và thứ tự như Weighted A * (bất chấp tie vỡ và nút regenerations).
Thuật toán 3 lãm Các giả của một cách tiếp cận khác để RBFS tìm kiếm sử dụng Heuristic trọng. Cũng giống như các phương pháp tiếp cận Shown và Thuật toán 2, nó sử dụng một chức năng thẩm quyền và tiếp tục để mở rộng một con đường giải pháp miễn là việc đánh giá trọng số của các nút Hiện nay mở rộng là không lớn hơn việc đánh giá trọng số của bất kỳ anh chị em của một trong các nút dọc này con đường. Sự khác biệt là thay vì việc sao lưu có trọng nhất
đánh giá f 0 của bất kỳ nút chưa giãn nở và cây con rễ tại nút n và lưu trữ nó, và
F 0 (n) Thuật toán 3 sao lưu các đánh giá ít nhất là không trọng số f của bất kỳ nút chưa giãn nở,
và cửa hàng nó và F (n). Nếu f (n) là một chức năng đánh giá chấp nhận được, sau đó F (n) là một giới hạn thấp hơn về chi phí của các giải pháp tốt nhất đó có thể được tìm thấy và các cây con có gốc là n. IT
SAU Đó H (n) = F (n) - ​​g (n) là một heuristic, chấp nhận để nâng cao thành nút n. Do đó,
thuật toán 3 có thể sử dụng các đánh giá g trọng số (n) + W × H (n) = g (n) + w × (F (n) - ​​g (n)) để
xác định thứ tự và nào để mở rộng các nút. Và phương pháp này để RBFS trọng, các nút
được mở rộng và trật tự nhất đầu tiên của việc đánh giá trọng số của các nút trên stack biên giới, THAY và trật tự của việc đánh giá trọng số của các nút trên biên giới ảo.
RBFS là một chương trình thuật toán nói chung đó CÓ THỂ SỬ DỤNG chức năng đánh giá khác nhau. Thüsen, Ngay cả khi nó sử dụng một chức năng đánh giá trọng số, Korf đề cập đến nó như RBFS. Điều này làm cho nó dễ dàng hơn để phân biệt giữa Các thuật toán này, CHÚNG TÔI GIỚI THIỆU tên này WRBFS Tham khảo các phương pháp khác là tìm kiếm heuristic trọng dựa trên RBFS đó chúng tôi đề xuất. WRBFS mở rộng các nút trên stack biên giới và trật tự nhất đầu tiên của hàm đánh giá