83、规划问题中的启发式算法与约束满足问题的成本模型

规划问题中的启发式算法与约束满足问题的成本模型

一、基于线性规划的最优规划启发式算法

1.1 实验设置

在国际规划竞赛（IPCs）的一系列规划基准测试中，对可采纳和不可采纳启发式方法提供的距离估计进行研究。将行动选择公式化（有和没有领域结构约束）的结果与四种距离估计进行比较：
1. 基于步骤的公式化给出的可采纳距离估计，与Lplan类似。
2. 可采纳距离估计h+，代表忽略行动删除效果的最优松弛计划的长度。
3. 不可采纳距离估计hFF，代表FF规划器的松弛计划启发式。
4. Satplanner使用 -opt 标志给出的最优距离估计。

使用的领域包括IPC2的Logistics和Freecell、IPC3的Driverlog和Zenotravel、IPC5的TPP，以及一些著名的Blocksworld问题。所有测试在2.67GHz的Linux机器上进行，内存为1GB，超时时间为15分钟。使用ILOG CPLEX 10.1求解使用线性规划的启发式方法。

1.2 实验结果

Problem	LP	LP−	Lplan	h+	hFF	Optimal
logistics4 - 0	20	16.0∗	17 <