Publikation: Memory-Limited Model-Based Diagnosis (E...
Stammdaten
Titel: | Memory-Limited Model-Based Diagnosis (Extended Abstract) |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | Model-based diagnosis is a principled and broadly applicable AI-based approach to tackle debugging problems in a wide range of areas including software, knowledge bases, circuits, cars, and robots. Whenever the sound and complete computation of fault explanations in a given preference order (e.g., cardinality or probability) is required, all existing diagnosis algorithms suffer from an exponential space complexity. This can prevent their application on memory-restricted devices and for memory-intensive problem cases. As a remedy, we propose RBF-HS, a diagnostic search based on Korf’s seminal RBFS algorithm which can enumerate an arbitrary fixed number of fault explanations in best-first order within linear space bounds, without sacrificing other desirable properties. Evaluations on real-world diagnosis cases show that RBF-HS, when used to compute minimum-cardinality fault explanations, in most cases saves substantial space while requiring only reasonably more or even less time than Reiter’s HS-Tree, one of the most influential diagnostic algorithms with the same properties. |
Schlagworte: |
Publikationstyp: | Beitrag in Proceedings (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 08.2023 (Print) |
Erschienen in: |
Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2023)
Proceedings of the Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2023)
(
International Joint Conferences on Artificial Intelligence;
E. Elkind
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 6954 - 6954 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 08.2023 |
ISBN: | - |
ISSN: | - |
Homepage: | - |
Erscheinungsdatum: | 15.08.2023 |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | - |
DOI: | http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/789 |
Homepage: | - |
Open Access |
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Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Artificial Intelligence und Cybersecurity
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AT - A-9020 Klagenfurt |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Forschungsaktivitäten
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Projekte: | Keine verknüpften Projekte vorhanden |
Publikationen: | Keine verknüpften Publikationen vorhanden |
Veranstaltungen: | Keine verknüpften Veranstaltung vorhanden |
Vorträge: |
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