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Ovid 中的六种搜索方式（高级搜索）
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Q*搜索：启发式搜索with Q-networks
使用*搜索有效地解决大型动作空间的问题对人工智能界一直很重要。这是因为A*搜索的计算和内存要求与动作空间的大小线性增长。当*搜索使用通过计算昂贵的函数近似器（例如深神经网络）学习的启发式功能时，这种负担就变得更加卑鄙。为了解决这个问题，我们介绍了Q*搜索，一种搜索算法，该算法使用深Q-networks指导搜索，以利用一个事实，即可以通过一个深层的Q-Network在不明确产生这些孩子的情况下通过深层Q-Network来计算过渡成本的总和和节点子女的启发式值。这大大减少了计算时间，并且仅需要一个迭代生成一个节点。我们在不同的域和操作空间上使用Q*搜索，表明随着动作尺寸的增加，Q*仅从小型运行时间开销。此外，我们的经验结果表明，Q*搜索的速度最高129倍，并且比*搜索的节点最多生成1288倍。最后，尽管从深处神经网络中获得可允许的启发式函数是一个持续的研究领域，但我们证明Q*搜索被保证在启发式功能的情况下找到最短的路径并不能过分估计该州的过渡成本和成本的总和。
https://www.citf.cic.hk/?route=search ...
31 PA20-055 传感器和物联网安全监控系统 UWB 碰撞预警系统 碰撞预警系统可以利用 UWB 技术为工人和工厂操作员提供实时安全警报。现场发生的许多事故都涉及工人被移动的工厂和机器撞到。准确的碰撞预警系统可以以经济有效的方式防止此类事故。该系统采用最新的 UWB - 超宽带技术。带有 UWB 检测器的工厂设置虚拟工作周界，任何带有 UWB 标签的工人进入周界都会触发警报，警告工人和操作员停止工厂，以防止发生碰撞事故。精度高达厘米级，并且涵盖所有方向。