GePA*SE: Generalized Edge-Based Parallel A* for Slow Evaluations

要約

並列検索アルゴリズムは、最新のプロセッサのマルチスレッド機能を活用することで計画速度を向上させることが示されています。
そのようなアルゴリズムの 1 つ PA*SE は、状態展開を並列化することでこれを達成しますが、別のアルゴリズム ePA*SE はエッジ評価を効果的に並列化することでこれを達成します。
ePA*SE は、アクション スペースがコストがかかるが同様の評価時間を持つアクションで構成されるドメインを対象としています。
ただし、多くのロボティクス ドメインでは、アクション スペースは、アクションのコストとその結果を評価するために必要な計算作業において不均一です。
これに動機付けられて、GePA*SE: Generalized Edge-based Parallel A* for Slow Evaluations を紹介します。これは、PA*SE と ePA*SE の主要なアイデア、つまり状態展開とエッジ評価の並列化をそれぞれ一般化したものです。
これにより、評価にさまざまな計算量を必要とするアクションを持つドメインへの適用範囲が拡張されます。
GePA*SE のオープンソース コードとベースラインは、https://github.com/shohinm/parallel_search から入手できます。

要約(オリジナル)

Parallel search algorithms have been shown to improve planning speed by harnessing the multithreading capability of modern processors. One such algorithm PA*SE achieves this by parallelizing state expansions, whereas another algorithm ePA*SE achieves this by effectively parallelizing edge evaluations. ePA*SE targets domains in which the action space comprises actions with expensive but similar evaluation times. However, in a number of robotics domains, the action space is heterogenous in the computational effort required to evaluate the cost of an action and its outcome. Motivated by this, we introduce GePA*SE: Generalized Edge-based Parallel A* for Slow Evaluations, which generalizes the key ideas of PA*SE and ePA*SE i.e. parallelization of state expansions and edge evaluations respectively. This extends its applicability to domains that have actions requiring varying computational effort to evaluate them. The open-source code for GePA*SE along with the baselines is available here: https://github.com/shohinm/parallel_search

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