基于命题可满足性的经典最优规划方法

基于Graphplan的编码方式是2006年国际规划竞赛中著名的最优规划系统SATPLAN2006采用的编码方式。首先给出与编码相关的概念与性质,在基于Graphplan的编码方式的基础上,设计一种新的编码方式:基于FA的编码方式,并从理论上证明该编码方式的有效性。设计并实现对应的规划系统FA-SP,利用国际规划竞赛选用的Benchmark问题予以测试。实验结果表明,与SATPLAN2006相比,FA-SP对于所测两类规划域编码规模均有所压缩,除个别问题外求解效率都有一定程度的提高;对于顺序规划域Blocks World,编码规模平均压缩了40%,求解效率平均提高了2倍;对于并发规划域Logistics,带有小于5%的框架公理的FA编码规模平均压缩了75%,求解效率也有不同程度的提高。     

一种约简动作变元的命题规划编码方式

基于动作的编码方式是2006年国际规划竞赛中著名的最优规划系统SATPLAN2006采用的一种基于约简状态变元的命题规划编码方式.依据基于动作的编码方式,提出一种基于约简动作变元的自动命题规划编码方式:基于命题的编码方式.首先分析构造新编码方式的理论依据,提出基于命题的编码方式的编码组成,证明其有效性,并描述某些公理的具体实现细节,最后分析其与已有几种编码方式的不同之处.在SATPLAN2006中实现了基于命题的编码方式,利用国际规划竞赛选用的标准测试问题予以测试,并分析其与基于动作的编码方式等两种极端编码方式的求解特性.实验结果表明:对于顺序规划问题域,基于命题的编码方式更有效,而对于并发规划问题域,基于动作的编码方式更有效.     

智能规划中的动作互斥编码方式研究

以规划领域中的动作为对象,研究规划方法中的动作互斥编码方式。介绍基于规划图的动作互斥编码、利用提取领域相关信息生成动作效果的直接阻碍与间接阻碍编码,以及依赖于域转移图动作间的长距离互斥编码,说明每类动作互斥编码的构造方法及其削减搜索空间、提高求解效率的作用。     

智能规划的逻辑编码方式研究

逻辑编码方式的设计和实现是基于转换的规划方法有效处理的关键.对几种智能规划方法中的逻辑编码方式予以分析,分别介绍线性编码、基于Graphplan的编码、基于状态的编码、基于动作的编码、基于命题的编码、基于转移的编码、提升的因果编码、基于多值变元的编码、基于有向二元决策图的编码以及基于约束可满足的编码等,并结合国际规划竞赛和相关论文等的实验结论,说明上述编码方式的有效性和可行性,分析该类编码方式在其他领域的应用前景.最后,提出目前智能规划方法中逻辑编码方式研究所面临的挑战、可能的处理方法,以及与之相关的研究热点与趋势.     

基于Graphplan的ARBAC策略安全分析方法

策略安全分析是访问控制系统保持安全状态的重要机制.针对具有角色继承层次和角色静态互斥特征的分布式访问控制系统,文中采用智能规划技术进行策略安全分析.首先,提出了策略安全分析问题向规划问题转换的整体思路,定义"虚动作"模型以描述角色继承关系,使用领域互斥表述静态互斥角色,引入领域公理处理ARBAC策略的开放世界假设问题和前提条件中的负谓词问题.其后,运用图规划(Graphplan)算法求解转换而来的规划问题,重点分析了领域公理对规划图中部分NooP动作的剪枝作用,提出了领域公理在规划图扩展阶段的应用方式以及据此改进的图规划算法,介绍了已开发的面向ARBAC策略安全分析实验型规划系统.最后,进行了应用示例说明.     

基于模态逻辑D公理系统的Conformant规划方法

2006年,conformant规划问题成为国际规划竞赛不确定性问题域中的标准测试问题,得到研究人员的广泛关注.目前,conformant规划系统都是将其看成信念状态空间上的启发式搜索问题予以求解.通过分析conformant规划问题的语法和语义,提出新的基于模态逻辑的规划框架.将其转换为模态逻辑D公理系统的一系列定理证明问题.提出2种基于模态逻辑的编码方式.构造相应的公理与推理规则形成模态公式集,保证对于D系统的定理证明过程等同于原问题的规划过程.并通过问题实例验证该方法的有效性.继基于SAT、CSP、线性规划、模型检测等求解技术的规划方法后,该规划框架是基于转换的规划方法的一种新的尝试.     

面向深空探测任务的实数遗传编码多星任务规划算法

针对面向深空探测任务的多星任务规划问题,综合考虑卫星对目标时间窗口、卫星姿态机动以及工作能耗等约束条件,建立了面向深空探测任务的多星任务规划问题模型,针对常规01编码在进行大规模卫星任务规划时,存在的编码长度过长等问题,提出了一种基于实数编码方式的遗传算法,以求解面向深空探测的多星任务规划问题.该算法采用了一种以目标为染色体的实数编码方式,相比传统的以时间窗口为染色体的01编码方式,缩短了染色体长度,可有效提高算法的求解效率.通过仿真算例分析,验证了基于实数编码的遗传算法对求解多星任务规划问题的正确性、合理性和有效性,并将其与基于传统01编码方式的遗传算法进行对比分析,其结果表明基于实数编码方式的遗传算法在寻优能力和计算速度上具有明显优势,这为求解面向深空探测任务的多星任务规划问题提供了一种新的思路和方法.     

基于多值表示的并行规划方法

Fast Downward规划系统是第四届国际规划竞赛的冠军.以高效的串行规划系统Fast Downward为基础,设计并实现了并行规划系统Parallel Downward.首先提出4个并行规划的相关定义;之后提出多值规划任务下动作互斥的定义、充要条件,并实现了动作互斥判断算法;在此基础上设计了候选并行动作集的生成算法;然后为提高系统求解质量重新设计了新的搜索控制策略;最后,给出剪枝策略来抑制并行规划状态空间的指数级膨胀.通过对国际规划竞赛测试问题的实验,Parallel Downward表现出良好的规划效率和规划质量,相比Sapa规划系统Parallel Downward具有较好的可扩展性.     

多下层分式双层规划问题的改进遗传算法

针对一类具有多个线性下层问题的分式双层规划, 提出一种基于新编码方式的遗传算法。 首先,利用对偶理论,将问题化为单层非线性规划;接着,利用下层对偶问题的可行基编码,针对任意编码个体,解出对偶变量值,使得单层规划变为线性分式规划;最后,求解产生的线性分式规划,其目标值作为个体的适应度值。 这种编码方式及适应度的计算有效提高了遗传算法的效率。 通过对4个算例的计算,验证了算法的有效性。     

基于条件效果的对象动态可变图规划

主要研究了基于条件效果的对象动态可变的规划问题．提出了相关元件、无关元件、创建／删除对象元件和普通元件等概念，把带有条件效果的动作和不带有条件效果的动作都元件化，并采用了对象命题化的思想．给出了新的基于目标驱动的规划图扩展算法和前向搜索有效规划算法，并给出了相应的后向传播互斥的定义，使得规划图的规模比较小，减少了搜索空间，大大提高了求解有效规划的效率．由于算法中的动作创建的效果是依赖于上下文的描述，这更加符合现实需要，使处理的问题更接近于真实的世界状态，因而此算法比以往的算法应用性更强，更具有现实意义．     

Conformant规划的编码方式研究

以智能规划领域中的Conformant规划为研究对象,对几种Conformant规划中的编码方式予以综述;分别介绍了基于K（P）的编码方式、基于KT,M（P）的编码方式、基于Ki（P）的编码方式、基于d-DNNF的编码方式和CF2SAT编码方式。通过对几种编码方式的分析,说明基于转换思想的编码方式在Conformant规划中的作用,探讨其相关的研究热点和趋势。     

多约束复杂环境下UAV航迹规划策略自学习方法

在多约束复杂环境下,多数无人飞行器（UAV）航迹规划方法无法从历史经验中获得先验知识,导致对多变的环境适应性较差。提出一种基于深度强化学习的航迹规划策略自学习方法,利用飞行约束条件设计UAV的状态及动作模式,从搜索宽度和深度2个方面降低航迹规划搜索规模,基于航迹优化目标设计奖惩函数,利用由卷积神经网络引导的蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法学习得到航迹规划策略。仿真结果表明,该方法自学习得到的航迹规划策略具有泛化能力,相对未迭代训练的网络,该策略仅需17%的NN-MCTS仿真次数就可引导UAV在未知飞行环境中满足约束条件并安全无碰撞地到达目的地。     

规划问题编码为约束可满足问题的研究

基于约束可满足问题的规划求解是研究智能规划的重要技术方法。把规划问题编码为约束可满足（CSP）问题，是这种规划求解方法的关键技术之一。本文介绍把规划问题编码为约束可满足问题的方法，及一些已有的并且已经用于规划的可满足过程，并对这些编码方法做进一步的研究，主要讨论领域知识在编码方法中的应用，提出在编码求解中加入领域知识的观点。     

UAV track planning based on evolution algorithm in embedded system

The embedded controller is small in size and powerful in computing power, and can quickly complete the related processing and calculation of flight attitude and track planning data. Wireless data transmission can realize a long-distance data transmission between the aircraft command center and the airborne control platform. Based on the data fusion algorithm of the Kalmánz filter, the data collected by multiple sensors can be integrated, which can effectively reduce the measurement noise amplitude. At the same time, the cumulative error of a single sensor is reduced. In order to solve the problems of ant colony algorithm in case it is easy to fall into the local extremum and the convergence speed is slow, an improved ant colony algorithm for 3D navigation of unmanned aerial vehicles is proposed for trace planning. This study divides the three-dimensional track planning into two parts based on the improved ant colony algorithm for two-dimensional plane planning and height planning. Geometric optimization methods to enhance the guidance of ant search are used. According to the distance and height constraints between the track point and the threat source, the altitude of the track points to plan the 3D track of the drone is calculated and adjusted. At the same time, the adaptive parameter adjustment method is used to improve the ant colony search ability and the interaction ability between individuals, and effectively get rid of the situation to avoid to falling into a local optimum. In addition, the index function is established and the path is smoothed. Simulation results show that the proposed improved algorithm cannot only safely avoid threats in the three-dimensional environment, but also has the ability to find the optimal solution and the convergence speed is better than the original algorithm.     

基于量化布尔公式的条件规划编码方式

介绍条件规划问题及其相关的求解系统,着重分析以逻辑为基拙的编码方式。针对基于量化布尔公式的转换方法进行详细分析,给出3种不同形式的量化布尔公式编码。最后,对这3种编码进行比较,分析基于命题逻辑公式与量化布尔公式这两种不同转换方式的优劣,讨论基于量化布尔公式的规划方法未来的研究方向和发展趋势。     

一种基于自适应遗传算法的航迹重规划

航迹重规划技术是保证无人飞行器航行安全的关键技术之一。本文针对遗传算法航迹重规划容易陷入局部最优解的问题展开研究。采用自适应交叉变异概率的遗传算法规划局部航迹,避免了航迹早熟,防止航迹陷入局部最优解。通过仿真实验表明,自适应遗传算法能在模拟环境中规划出满足约束条件的近似最优航迹,提升了遗传算法解决航迹重规划的效能。     

基于改进RRT算法的UAV航迹规划与优化研究

分析步长、搜索次数对UAV航迹生成的影响,给出一种改进RRT算法。结合目标信息给出启发因子、优话采样节点选择方法、选取合适的启发概率等方法,解决了扩展树生长过程中随机性较大的问题,提高了全局搜索能力和搜索速度,同时考虑局部搜索精度。针对航迹随机化造成的航迹不够优化的问题,提出一种航迹迭代优化方法。仿真结果表明:该算法和优化方法具有较快的收敛速度和更短的搜索时间;迭代优化方法减少了冗余规划点,缩短了规划航迹,提高了航迹规划效率。     

混合编码差分进化算法求解含邻域Dubins旅行商问题

含邻域Dubins旅行商问题(DTSPN)是一个具有挑战性的混合变量优化问题,它源于Dubins车的运动规划,例如轨迹受曲率约束的高速飞行器.本文在对DTSPN的相关研究进行综述的基础上,提出两种混合编码差分进化算法来有效求解DTSPN,这两种算法分别采用完整编码方案和部分编码方案.完整编码差分进化算法在整个解空间中搜索最优的Dubins路径,有利于充分探索搜索空间.通过对Dubins车在相邻两点间移动时的终端朝向进行松弛,本文提出一种部分编码差分进化算法,在解的质量和计算时间方面实现了较好的权衡.比较性计算实验包含两种差分进化算法以及现有文献中的两种先进DTSPN算法,实验结果表明基于终端朝向松弛和部分编码的差分进化算法能够以较小的计算代价得到DTSPN的高质量解,明显优于其他算法.