JLU-RLAO和JLU-QLAO:两个不确定智能规划求解系统

作     者：孙吉贵 殷明浩 吕帅 Sun Jigui;Yin Minghao;Lv Shuai

作者机构：吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学教育部符号计算与知识工程重点实验室长春130012 东北师范大学计算机学院长春130117 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2009年第46卷第4期

页      面：667-675页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金重大项目(6049321) 国家自然科学基金项目(60473042 60573067 60803102) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20050183065) 东北师范大学青年自然科学基金项目(20070601)~~ 

主　　题：智能规划 不确定规划 最坏模型 最好模型 定性决策 

摘      要：不确定环境下的智能规划问题往往假设世界状态的转移概率是确切可知的,然而规划建模专家有时只能在信息不完备的条件下进行建模,从而只能通过猜测或者不完全统计的方法来获取不完备的有关状态转移不确定性的定量信息,有时甚至只能获取相关的定性信息.在2004年概率规划比赛冠军LAO系统的基础上设计了JLU-RLAO系统和JLU-QLAO系统.它们可以在无法获得精确的状态转移概率条件下,依然保证规划求解的健壮性.实验结果表明,JLU-RLAO系统和JLU-QLAO系统可以快速高效地解决上述不确定智能规划问题.