【摘 要】
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根据快速前向启发式搜索规划器FF中放宽规划图和有利动作之间的关系，定义了状态适用度函数的概念，可对后继扩展状态的启发式估值进行快速近似的比较。在此基础上，结合增强型爬山
【机 构】
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电子科技大学中山学院计算机学院,中山大学信息科学与技术学院
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根据快速前向启发式搜索规划器FF中放宽规划图和有利动作之间的关系，定义了状态适用度函数的概念，可对后继扩展状态的启发式估值进行快速近似的比较。在此基础上，结合增强型爬山法搜索后继状态的贪婪选择机制，提出了一种改进的局部搜索算法——有序爬山法，即根据状态适应度函数对所有待扩展的后继状态进行排序，并加入到扩展优先队列。在启发式估值阶段，适应度高的状态将被优先计算评估，有利于更快地发现较优状态，从而减少调用启发式估值程序的次数。通过在国际规划大赛基准测试领域的实验结果表明，该方法减少了搜索节点的数目和搜索时间，
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