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1、近年來(lái),智能規(guī)劃已經(jīng)成為人工智能的研究熱點(diǎn),可能性規(guī)劃作為不確定規(guī)劃的一種,由于能夠定性的刻畫現(xiàn)實(shí)世界中的不確定性,更適合于求解現(xiàn)實(shí)世界中的規(guī)劃問題,而逐漸得到人們的關(guān)注。而現(xiàn)有可能性圖規(guī)劃器Poss-Graphplan限定每個(gè)時(shí)間步只執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作,且規(guī)劃圖中無(wú)法使用互斥信息,找到的規(guī)劃解相對(duì)冗長(zhǎng),并且比較浪費(fèi)求解時(shí)間。
在深入研究可能性理論的基礎(chǔ)上,針對(duì)這一問題,提出新的可能性規(guī)劃算法PC-Graphplan。首先,在可能性
2、圖框架下重新定義了互斥關(guān)系和并行動(dòng)作集的概念,使之能夠符合可能性規(guī)劃中動(dòng)作的不確定性,PC-Graphplan算法在規(guī)劃圖擴(kuò)展階段標(biāo)記節(jié)點(diǎn)間的互斥信息,有效利用規(guī)劃圖的特性,提高了規(guī)劃器的求解質(zhì)量;接著,在規(guī)劃提取中給出了樂觀和悲觀兩種情況下生成并行動(dòng)作集的算法,實(shí)現(xiàn)了可能性圖框架下動(dòng)作的并行執(zhí)行,彌補(bǔ)了Poss-Graphplan規(guī)劃器中每個(gè)時(shí)間步只能執(zhí)行一個(gè)動(dòng)作的不足;然后,分樂觀和悲觀兩種情況給出了帶有并行動(dòng)作的可能性規(guī)劃的圖規(guī)劃
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