A new greedy algorithm to estimate the Post-hoc method - Avila, Henry Bernardo Kochenborger de (2024)
Funções heurísticas estimam o quão longe cada estado está da condição objetivo e têm sido amplamente utilizadas para guiar a busca no espaço de estados para resolver tare fas de planejamento. Funções heurísticas efetivas encontram um bom meio-termo entre velocidade computacional e qualidade nas suas estimativas. Diversas heurísticas foram propostas na literatura e uma técnica chamada Post-hoc Optimization (PhO) tem atraído certa atenção desde a sua ideação. PhO é uma técnica efetiva para combinar heurísticas de abstração em um programa inteiro (IP) onde a função objetivo é a soma dos custos aplicados pelos operadores em um plano ótimo. Como PhO se baseia em IPs, nós geral mente o calculamos usando resolvedores IP genéricos, o que pode torná-lo relativamente lento para computar se compararmos com outras heurísticas. Estimar a solução do PhO pode ser mais rápido que resolvê-lo. Local Search Heuristic (LSH) computa essas estimativas tomando decisões gulosas em cada passo visando sa tisfazer as restrições do IP. Neste trabalho, nós introduzimos um novo algoritmo guloso chamado Improved Local Search Heuristic (ILSH) que combina conceitos do LSH. Inspirado nos algoritmos de aproximação para o problema de cobertura de conjuntos (Johnson, 1974; Lovász, 1975; Chvatal, 1979), nosso algoritmo visa estimar PhO suficientemente bem e, ao mesmo tempo, computá-lo mais rapidamente que o próprio PhO de tal forma que possamos aplicá-lo em contextos maiores. Para avaliar a eficácia da nossa abodagem, conduzimos experimentos comparando nosso algoritmo ILSH com métodos já existentes como o próprio Post-hoc, uma versão relaxada usando programação linear ao invés de IP, e o LSH. Por fim, nós mostramos como nossa heurística pode performar bem e, ao mesmo tempo, manter estimativas mais próximas a solução do IP quando comparado ao LSH. Em relação a tempo de computação, ILSH toma menos tempo que PhO (mesmo computando planos tão bons quanto ele), mas, em média, custa até uma ordem de magnitude mais tempo do que LSH custa para computar a estimativa. Apesar de não ser o algoritmo mais rápido testado neste trabalho, sua superioridade em qualidade do plano e seu tempo de execução razoável faz com que ele seja uma alternativa interessante para os métodos existentes na literatura.