AI(智能规划).pdfVIP

智能规划的研究与应用 智能规划的研究与应用 智能规划(Planning)是人工智能 研究领域近年来发展起来的一个热门 分支 主要内容 主要内容 一、智能规划概述 二、智能规划方法 三、智能规划的研究与应用 一、智能规划概述 1、智能规划的发展及现状 1969年，以著名人工智能专家Nilssion 为首的斯坦福研究院 人工智能研究组提出了智能规划系统STRIPS(Stanford Research Institute Problem Solver) ，这是智能规划历史上具有 重要意义的研究成果。STRIPS用在智能机器人Shakey的动作 规划中，其知识表示方法及推理方法对以后的规划系统具有深 刻的影响。 近年来，智能规划在问题的描述和问题求解两方面得到了新 的突破，成为人工智能研究者普遍关心的一个重要研究领域。 由于智能规划的研究对象和研究方法的转变，极大地扩展了智 能规划的应用领域，使智能规划的理论和应用研究近年来有了 长足的进展。 一、智能规划概述 在国外，近年来成立了许多专门从事智能规划方面 研究的协会和联盟, 如欧洲智能规划网PLANET （European Network of Excellence in AI Planning ）、 英国诺丁汉大学ASAP研究组（Automated Scheduling, Optimisation and Planning ）以及美国亚 利桑那州立大学Yochan研究组。 国际知名期刊Artificial Intelligence近年来发表了许 多篇智能规划方面的文章，而且呈逐年增长的趋势， 可见研究者之多、研究论文之多和研究领域之重要。 一、智能规划概述 智能规划方面的学术会议也越来越多： IJCAI （International Joint Conference on Artificial Intelligence ） AIPS （Artificial Intelligence Planning Scheduling ） ECP （European Conference on Planning ） ICAPS （International Conference on Automated Planning Scheduling ） 上述事实表明，智能规划目前已成为人工智能研究 领域的一个研究热点。 一、智能规划概述 2、智能规划的主要思想 对周围环境进行认识与分析, 根据自己要 实现的目标, 对若干可供选择的动作及所提供 的资源限制施行推理, 综合制定出实现目标的 规划(Plan)。 一、智能规划概述 3 、经典规划问题的形式化描述 给定规划的一般性模型Σ=(S, A , γ ) ，其中： S ={s , s ,…}为状态有限集或递归可数集； 1 2 A ={a , a ,…}为动作有限集或递归可数集； 1 2 S γ: S ×A →2 为状态转换函数， 以及给定初始状态s ，目标状态S 的子集， 0 g 求动作序列a , a ,…, a ，对应于状态转换序列(s , s ,… , 1 2 k 1 2 s ) ，使得s ∈γ(s , a ) ，s ∈γ(s , a ) ，…，s ∈γ(s , a ) ，且s k 1 0 1 2 1 2 0 k k k ∈S ，则a , a ,…, a