이 논문은 CoverLib, 경험 라이브러리 구축을 위한 체계적인 접근법을 제안합니다. CoverLib는 반복적으로 경험-분류기 쌍을 추가하여 문제 공간의 적응 가능한 영역을 효과적으로 커버합니다.
각 반복 단계는 다음과 같습니다:
이 과정을 통해 CoverLib는 빠른 계획 속도와 높은 성공률을 달성합니다. 또한 다양한 적응 알고리즘과 통합될 수 있는 범용성을 지닙니다.
실험 결과, CoverLib는 전역 플래너와 근접한 성능을 보이면서도 계획 시간을 크게 단축할 수 있었습니다. 특히 어려운 문제에서 두드러진 성능 향상을 보였습니다.
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by Hirokazu Ish... às arxiv.org 05-07-2024
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