基于Conformant领域的一种规划策略

摘要

智能规划是近几年人工智能领域中的一个研究热点，由于在工业实践以及理论研究有着非常重要的地位，智能规划受到越来越多的学者关注。本文的研究是针对智能规划中一种不确定性规划——conformant规划进行研究的。确定性是一种对客观世界简单化的描述，而生活中许多问题都具有其不确定性，传统经典的智能规划模型已经不能满足现实世界的需求，不确定性规划的出现使得智能规划领域更加贴近于现实。 本文先对现有的智能规划策略进行研究，发现该策略针对确定性领域。主体以领域知识的提取策略为出发点，先把其问题描述的不确定性信念状态转换成为经典的确定性描述，然后深入研究conformant规划中的规划树结构及其信念状态间的关系，提出一种基于conformant规划的规划策略，从而扩展了其规划求解的能力。另外，本文采取了一种特殊的数据结构——规划树来存储规划信息，通过候选谓词的选择指导规划，同时也从崭新的角度提出一种规划求解策略。该策略在处理确定性规划的同时，能更好地兼容处理conformant规划。 最后本文通过实验来展示该规划策略的扩展求解能力。本文在给出的规划策略基础上，采用C语言进行实现，设计了智能规划系统ConformantSBS，并用国际智能规划大赛中的比赛用例对系统进行了验证。实验证明规划系统ConformantSBS能有效地求解conformant规划，在求解效率和求解质量上都有着一定的优势。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章引言

1.1智能规划的历史和现状

1.2智能规划的应用

1.3智能规划系统的分类

1.4本文的组织结构

第2章智能规划领域描述语言

2.1规划领域的EBNF符号

2.2规划领域定义

2.3规划问题定义

第3章领域知识提取及规划系统StepByStep的策略

3.1规划领域的基本规则

3.2复合领域规则

3.3领域知识的具体应用

3.4规划系统StepByStep的规划策略

第4章conformant规划

4.1 conformant规划简介

4.2 conformant领域定义

4.3 conformant领域问题

第5章基于conformant领域的规划系统ConformantSBS

5.1研究背景

5.2智能规划系统的结构

5.3初始信念状态细分

5.4互斥关系

5.5规划树

5.6候选谓词及一次筛选

5.7二次筛选

5.8规划更新

5.9 conformant规划策略

第6章规划系统ConformantSBS的实现与分析

6.1开发工具及测试环境

6.2实验结果和分析

结论

参考文献

附录

致谢

研究生在学期间学术竞赛获奖