枚举和-或树上有限值的决策树

注解: 我们考虑和-或具有弧或顶点的给定值的树，广泛用于人工智能系统。 描述了分支和边界类型的算法，其允许列出其成本不超过预定常数的所有决策树。 获得下一个决策树的复杂度是O(N)，其中N是树的顶点数和–OR。 信息的堆栈组织的方法被指示，其允许将存储器成本降低到O(N)的值而不改变先前对劳动强度的估计。 执行了所描述的算法的软件实现，其证实了在测试期间获得的劳动强度和必要存储器量的理论估计。 由于引入了最小壳和/或成本约束树的概念，提高了搜索效率，这使我们能够在决策树下降时保证有效决策树的存在。 决定性的子树不是单独列出的，而是以子树和-或所有选项都有效的树的形式在块中列出。

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