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软件学报 2009年第2期20卷 290-304页

作者：周俊萍殷明浩谷文祥孙吉贵东北师范大学计算机学院吉林长春130117 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学教育部符号计算与知识工程重点实验室吉林长春130012

给出了一种约减观察变量方法——假设所有的状态变量都不是观察变量,在此基础上逐步增加必要的观察变量,从而最终得到一个必要的观察变量集合.在添加必要的观察变量过程中,该方法不要求得到所有变量的相关信息,从而具有更好的通用性.根... 详细信息

给出了一种约减观察变量方法——假设所有的状态变量都不是观察变量,在此基础上逐步增加必要的观察变量,从而最终得到一个必要的观察变量集合.在添加必要的观察变量过程中,该方法不要求得到所有变量的相关信息,从而具有更好的通用性.根据是否存在单个观察变量能够区分域中任意两个状态的问题,分别给出了两种约减观察变量方法:当存在一个观察变量可以区分规划域中任意两个状态时,算法可以得到一个最小的观察变量集合;当不存在这样一个观察变量时,算法可以得到一个尽可能小的观察变量集合,但不能保证该集合最小.

关键词：强规划部分可观察规划部分可观察强规划约减观察变量不确定规划

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不确定规划中带权值的强规划算法研究

不确定规划中带权值的强规划算法研究

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作者：伍小辉湘潭大学

学位级别：硕士

基于模型检测的方法因其能够解决很多现实世界中的不确定规划问题,已成为研究不确定规划的主要方法之一。当使用基于模型检测的方法来对不确定规划问题进行求解时,可以得到三种不同类型的解:弱规划解、强循环规划解、强规划解;其中,执... 详细信息

基于模型检测的方法因其能够解决很多现实世界中的不确定规划问题,已成为研究不确定规划的主要方法之一。当使用基于模型检测的方法来对不确定规划问题进行求解时,可以得到三种不同类型的解:弱规划解、强循环规划解、强规划解;其中,执行强规划解能够确保不确定转移系统在有限的步长内从初始状态到达目标状态,在一些要求绝对满足安全的规划中,强规划解是唯一满足要求的解,而在实际应用中,执行规划动作需要耗费一定的时间、金钱等,这些代价可以用动作权值来表示,所以研究动作权值之和最小的强规划解是很有意义的。本文主要研究了完全可观察条件下单agent带权值的不确定规划问题和完全可观察条件下多agent带权值的不确定规划问题。针对完全可观察下单agent带权值的不确定规划问题,目前已有对最小权值强规划解的研究,但算法的效率欠佳,有必要继续研究新的方法,进一步提高求解的效率。本文通过引入基于模型检测的强规划分层法,对系统进行分层,然后利用得到的分层信息,能够快速排除那些无强规划解的情况;当存在强规划解时,设计了一种利用分层信息反向搜索最小权值的算法,该算法通过动态确定搜索上界和搜索下界的策略,避免了许多无用的搜索。通过对实验数据的分析可知,本文的算法能够较快的求出最小权值强规划解,且效率高于已有的直接搜索的算法。目前,对不确定规划问题的研究主要是针对单agent的,而对于多agent的研究则侧重于确定规划。针对这一现状,本文首次提出了完全可观察下多agent带权值的不确定规划问题,并设计了使所求解的强规划解所需的动作权值总和近似最小的算法SPSMNPW。在算法SPSMNPW中,先利用基于模型检测的强规划分层方法对每个agent进行强规划分层,然后利用规划问题中agent的初始状态集合等信息来合并所有agent的分层信息,并在合并的过程中得到同层状态之间的冲突表,再使用正向搜索方法,在保证冲突最小的情况下,以最小动作权值优先的贪心方法,求出强规划解。通过对实验结果的分析可知,本文所设计的算法能够较快的求解出使所选择的动作权值总和近似最小的强规划解。

关键词：不确定规划多agent规划模型检测强规划

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求强规划解的快速状态分层算法

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计算机工程 2014年第2期40卷 35-38页

作者：汪泉文中华伍选湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

在求强规划解时,通过状态分层可以大幅减少问题规模,提高搜索效率,并能得到规划路径较短的强规划解。但现有分层算法本身有一定的复杂度,在状态较多时开销较大。为此,通过改进已有分层算法,设计一种适用于求强规划解的快速状态分层算法... 详细信息

在求强规划解时,通过状态分层可以大幅减少问题规模,提高搜索效率,并能得到规划路径较短的强规划解。但现有分层算法本身有一定的复杂度,在状态较多时开销较大。为此,通过改进已有分层算法,设计一种适用于求强规划解的快速状态分层算法。采用链式双向图结构保存数据,在分层时修改已遍历的状态动作序偶,并根据修改结果直接进行分层判断,使得分层时只需要判断前一层状态而不是所有已分层状态,避免对非必要状态转移的搜索以及对必要状态转移的重复搜索。实验结果表明,该算法的分层速度优于已有的矩阵乘分层算法。

关键词：不确定规划强规划状态分层智能规划状态动作序偶

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高标准严要求重细节强规划重引领将赛事筹备与文明城市创建贯通起来

高标准严要求重细节强规划重引领将赛事筹备与文明城市创建贯通...

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来宾日报

作者：张朝广麦毅

本报讯（记者张朝广麦毅） 9月10日，市委书记何朝建率队到来宾马拉松赛事赛道沿线进行调研。他强调，在来宾举办马拉松比赛是贯彻落实习近平总书记关于建设体育强国重要论述的具体举措，是“不断满足人民日益增长的美好生活需要”... 详细信息

本报讯（记者张朝广麦毅） 9月10日，市委书记何朝建率队到来宾马拉松赛事赛道沿线进行调研。他强调，在来宾举办马拉松比赛是贯彻落实习近平总书记关于建设体育强国重要论述的具体举措，是“不断满足人民日益增长的美好生活需要”的具体体现，对展示来宾良好形象、人民热......

关键词：强规划文明城市创建马拉松赛高标准

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不确定规划中非循环可达关系的求解方法

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计算机仿真 2012年第5期29卷 114-117,182页

作者：胡雨隆文中华常青吴正成湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

对一个不确定状态转移系统求多个规划问题,那么获得不确定状态转移系统的状态可达关系可以方便求解规划问题,减少冗余计算,建立系统的引导信息。提出一个关于矩阵求不确定领域的状态可达性关系的方法,主要思想是以矩阵乘法来模拟状态转... 详细信息

对一个不确定状态转移系统求多个规划问题,那么获得不确定状态转移系统的状态可达关系可以方便求解规划问题,减少冗余计算,建立系统的引导信息。提出一个关于矩阵求不确定领域的状态可达性关系的方法,主要思想是以矩阵乘法来模拟状态转移系统中状态转移,对不确定动作带来的扩散和确定关系带来的聚合进行了统计和处理,从而获得状态可达信息。证明了方法的正确性和有效性。在不确定规划中确定了状态之间的可达性关系,可以在求规划解时删除对规划没有用的状态节点和状态动作序偶;选择能到达目标节点的状态节点和状态动作序偶;进行启发式正向搜索;减少大量冗余计算;提高求解效率。

关键词：不确定规划不确定状态转移系统状态可达性矩阵强规划

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不确定规划中的最小期望权值求解算法研究

不确定规划中的最小期望权值求解算法研究

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作者：袁润湘潭大学

学位级别：硕士

智能规划是人工智能的重要研究方向。它能将现实问题进行模型规划,通过规划模型求解现实生活中的复杂问题。近年来,不确定规划作为其分支,逐渐得到学者与工程领域专家的关注。在分析现实生活中统计得到的数据时,用数学期望是为了准确地... 详细信息

智能规划是人工智能的重要研究方向。它能将现实问题进行模型规划,通过规划模型求解现实生活中的复杂问题。近年来,不确定规划作为其分支,逐渐得到学者与工程领域专家的关注。在分析现实生活中统计得到的数据时,用数学期望是为了准确地预估某件事未来可能的发展趋势。将现实生活中的模型进行不确定规划后,通过研究规划模型中各个变量之间的制约关系,找出对期望值起决定作用的因素并进行控制,使得问题能够近似预估值。因此,本文引入最小期望权值来解决从特定状态出发到达目标状态的最小期望权值的问题。在对不确定规划领域中的规划问题求解后,可得到三种解:强规划解、强循环规划解和弱规划解。由于强规划解,强循环规划解更具有现实意义,本文主要针对这两种不同情况下的规划问题展开了研究。针对不确定规划领域中强规划解的问题,传统的规划求解方法未能涉及规划动作执行的不确定性以及其耗费的代价,使得规划解的可靠性不高。针对这一问题,本文提出求动作权值总和的期望值概念,并基于这一概念提出强规划解的最小期望权值求解算法。算法从目标状态集出发,反向搜索能强到达目标状态集且所需期望权值最小的状态,接着将此状态加入已搜索状态集中,并更新余下的状态到已搜索状态集的期望权值。将上述方法迭代,直至已搜索状态集不再发生改变。通过分析算法的时间复杂度以及实验仿真可得,本文提出的最小期望权值算法可以快速的求得最小期望权值强规划解。对强循环规划问题的求解时,不仅要考虑规划动作的不确定性以及耗费的代价,同时也要考虑在算法运行时,怎样避免无效的搜索。本文通过在期望权值概念的基础上,提出了强循环规划下的最小期望权值求解算法。该算法采用了状态分层法首先对不能构成强循环规划解的动作以及状态进行预处理,从而避免了无效动作的搜索,通过深度优先遍历求解强循环规划解,将这些解转化为能包含其间关系的方程组,再通过LU分解法来求解线性方程组,以找到最小期望权值强循环规划解。最后,通过算法的实例证明了我们所提算法的正确性。算法实验表明,此算法能够快速求解不确定规划领域的最小期望权值的强循环规划解。

关键词：强规划强循环规划期望权值状态分层深度优先遍历

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不确定规划中的状态分层算法研究

不确定规划中的状态分层算法研究

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作者：汪泉湘潭大学

学位级别：硕士

不确定规划是智能规划与不确定性研究结合后的重要研究分支。由于状态转移的不确定性，现有的不确定规划相关算法中常常存在大量重复的搜索。所以如何有效避免重复搜索，提高问题求解效率直是不确定规划研究的重点。状态分层和状态可达... 详细信息

不确定规划是智能规划与不确定性研究结合后的重要研究分支。由于状态转移的不确定性，现有的不确定规划相关算法中常常存在大量重复的搜索。所以如何有效避免重复搜索，提高问题求解效率直是不确定规划研究的重点。状态分层和状态可达关系是提高规划问题求解效率的重要工具。状态分层能够直接提高问题求解效率，但分层算法也需要定时间花费;状态可达关系可以大幅提高个规划领域中所有规划问题的求解效率，但状态可达关系求解本身的复杂度很高。本文主要研究不确定规划中的状态分层算法，在已有状态分层算法及其分层思路的基础上，深入研究了弱规划分层、强循环规划分层、强规划分层三种状态分层的特点、性质及其分层算法，主要取得了以下成果：形式化地定义了三种状态分层的分层要求，详细分析了符合该要求的状态分层的性质。提出了完整状态分层和部分状态分层的概念，分析了其性质和作用。针对不确定规划领域的超图，设计了专门的双向动作图数据存储结构。将不确定规划动作及其执行结果直接存储在对应状态下，以便于动作、状态的查找和存储空间的高效利用;将超图中的超弧边在起点和终点分两个方向进行保存以便于正逆两个方向查找。利用该数据存储结构改进了状态分层算法，提高了分层的效率。在双向动作图数据存储结构基础上，利用强规划分层与强循环规划分层的包含关系，以及强规划分层比强循环规划分层简单的特点，通过将强规划分层算法融合到强循环规划分层算法中，使强规划分层的结果在强循环规划分层中得到复用，设计出了更加高效的强循环规划分层算法。通过在分层过程中记录各状态与初始状态、目标状态的转移关系信息，将强循环分层算法与搜索算法结合，设计了更高效的强循环规划求解算法。将状态分层算法运用到状态可达关系的求解中，定义了四种基本的可达关系。设计了可以灵活求解部分可达关系，并能利用不同类型的状态分层分别求得不同精度可达关系的算法。

关键词：状态分层不确定规划强循环规划强规划可达关系

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