基于单逻辑程序的一致性规划任务有限域表示方法

有限域表示(FDR)能有效地压缩状态空间,其转换算法在实例化阶段对每个初始状态都生成一个逻辑程序,而一致性规划任务的初始状态数量通常较大,所以这通常需要较大的时间和空间开销,甚至导致内存溢出。为了提高转换算法运行效率使其能处理更为复杂的规划问题,提出了一种基于单逻辑程序的IFDR转换算法。IFDR算法从初始信念状态中所有可能的初始世界状态得到一个事实集,再由动作和公理计算得到一个规则集。一个事实集和一个规则集组成一个逻辑程序,IFDR用此单逻辑程序完成实例化。实验结果表明IFDR算法在解决问题的效率和数量上都有所提高。

概率规划的研究

概率规划是智能规划的一个研究热点,由于其自身的现实意义而被越来越多的学者关注。目前,已有许多学者对概率规划做出了新的扩展,使其应用的范围更广。着重介绍近年来概率规划的发展现状以及用重规划方法解决概率规划问题的规划器(FF-Replan),并介绍了近几届国际概率规划竞赛(IPPC),使广大学者可以对概率规划有一个更新、更全面的了解。

不完全可知环境下的室内移动机器人任务规划系统

工作环境的不确定性是移动服务机器人任务规划技术面临的巨大挑战。针对移动服务机器人的工作环境特点,设计了一个基于知识不完全可知室内环境下的任务规划系统框架。首先给出了室内机器人任务规划系统的总体框架,然后介绍了具有概率推理能力的机器人知识库和基于PPDDL语言的系统逻辑描述。引入了决策理论规划方法,使用FF-Replan规划器实现了对概率规划问题的求解。最后通过实验证明了所提框架的可行性和有效性。

概率规划的研究与发展

概率规划是智能规划研究的一个重要方面,首先给出概率规划领域定义语言,并介绍其语法及语义,随后重点介绍了求解概率规划的各种方法,如动态规划、启发式动态规划和基于规划图的方法等,并分析了各种方法的特点.最后对国际概率规划比赛进行了介绍.