不确定可逆规划的强循环规划解

动作的执行在理想情况下是确定的,但现实生活中常常因为意外情况的发生而造成了不确定性,并产生不利影响.针对这种情况,建立了一种新的不确定规划模型,在不确定规划中增加了两个约束:1)所有动作的执行是可逆的;2)若一个状态在理想情况下不能达到目标,那么它不能企图在执行一个动作时发生意外而接近或达到目标.在该模型下设计了求解强循环规划的算法,首先只考虑所有动作的执行是在理想情况下发生的,这时可以将规划子图转换为规划子树并求出规划子树中每个状态的可达性;接下来考虑所有动作执行意外的情况,若动作被意外执行之后不能到达目标状态,则删除这个动作并更新规划子图和规划子树,最后通过遍历规划子图和规划子树求强循环规划解.考虑到有些意外的发生并不可预知,该算法能够在意外发生时只对部分失效的规划解进行更新而不需要重新求规划解.实验结果证明该算法能够快速地更新规划解且与问题的规模大小无关.

强循环规划的观察信息约简

在现实的规划领域中,观察信息的获得需要花费一定的代价,然而对于一个规划解来说,一些观察信息在执行规划解的过程中是不会被用到的,所以如何把这些不必要的观察信息去除从而节省实际过程中的成本是非常有必要的。针对强循环规划的观察信息展开研究,提出了一个对强循环规划观察信息进行约简的算法,该算法能够找出在完全可观察条件下强循环规划的最小观察变量集合,通过使用最小观察变量集合,可以进一步提高执行强循环规划解的效率。

分层法求强循环规划解

设计了一种求解强循环规划问题的状态分层算法。从目标状态开始,首先进行强规划分层,然后对剩余状态进行弱规划分层,并记录相应信息,最后用该信息作启发因子,在弱规划分层结果中搜索强循环规划分层。分层结束后利用分层时记录的信息可以直接得到强循环规划解。所设计的算法在求解状态动作较多的强循环规划问题时有较高的效率;且当强规划解存在时,求解效率更高,并能保证得到质量更优的强循环规划解———强规划解。实验表明,所设计的算法能够以较少的重复搜索得到强循环规划解,求解效率比反向搜索高。