integrating Marker Passing and Problem Solving : A Spreading Activation Approach To Improved Choice in Planning
Lingua: inglese
Editore: Psychology Press, 1987
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- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A recent area of interest in the Artificial Intelligence community has been the application of massively parallel algorithms to enhance the choice mechanism in traditional AI problems. This volume provides a detailed description of how marker-passing -- a parallel, non-deductive, spreading activation algorithm -- is a powerful approach to refining the choice mechanisms in an AI problem-solving system. The author scrutinizes the design of both the algorithm and the system, and then reviews the current literature and research in planning and marker passing. Also included: a comparison of this computer model with some standard cognitive models, and a comparison of this model to the 'connectionist' approach.
Codice articolo 9780898599824
- Titolo
- integrating Marker Passing and Problem Solving : A Spreading Activation Approach To Improved Choice in Planning
- Autore
- James A. Hendler
- Editore
- Psychology Press
- Anno di pubblicazione
- 1987
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0898599822
- ISBN 13
- 9780898599824
- Peso dell'articolo
- 613 grammi
- Dimensioni
- 235x157x22 mm
- Serie
- Libro 8 di 8: Artificial Intelligence Series
A recent area of interest in the Artificial Intelligence community has been the application of massively parallel algorithms to enhance the choice mechanism in traditional AI problems. This volume provides a detailed description of how marker-passing -- a parallel, non-deductive, spreading activation algorithm -- is a powerful approach to refining the choice mechanisms in an AI problem-solving system.
The author scrutinizes the design of both the algorithm and the system, and then reviews the current literature and research in planning and marker passing. Also included: a comparison of this computer model with some standard cognitive models, and a comparison of this model to the "connectionist" approach.
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