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搜索空间约减是智能规划研究中的重要内容之一.谓词知识树是一种特殊的树状结构,它表达了规划领域中实现同一谓词的所有动作.在规划求解过程中,这些动作的前提条件通常是不能同时得到满足的.因此,提出了知识树的分解原理以及基于特征前提的知识树分解策略,并给出了相应的分解算法.对任意一个规划领域,利用该分解算法可将知识树分解成若干个较小规模的知识子树,使其对具体规划状态具有更强的针对性.在规划求解过程中使用知识子树可以避免一些不必要的动作搜索,提高规划效率.实验结果表明分解算法是有效的. 相似文献
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近年来,规划中的学习问题重新受到了关注.如何通过学习机制改善现有规划器,使其能够可靠而令人信服地超越现有非学习的规划器的能力,仍然是一个尚未解决的难题.提出了面向规划问题和解的结构的基于学习的规划技术.该方法将先验知识表示成“子问题-规划片段”的形式.每次规划器成功找到解以后,根据问题的初始状态和目标状态,构造规划对象的初始子状态和目标子状态,构成子问题,并从规划解中抽取该子问题对应的规划片段.这些先验知识将被唯一记录并保存成先验知识库.新问题的求解首先从先验知识库中检索与当前求解问题相关的先验知识;然后,将这些先验知识经过例化、合并步骤后编码成句子;最后,将这些句子连同问题编码得到的句子作为SAT 求解器的输入,实现最终解的确定.实验使用了IPC 中的基准测试例子进行测试.实验结果表明,SOLP 算法求解速度与传统非学习的规划器相比具有明显优势,最佳情况下可达约80%的效率提升. 相似文献
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结合对SSL弹出框的研究,针对Selenium测试工具,提出了一个SSL_Robot模型实现Web应用程序的自动测试,并给出了具体实现技术。将SSL_Robot部署到具体的Selenium测试实验中,结果表明,SSL_Robot可以很好地实现Selenium对HTTPS页面的自动化测试。 相似文献
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时态规划中基于CSP技术的时态约束方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在规划图框架下,定义了动作图,并进一步扩展为时态动作图,使之能体现处理具有时间资源约束的时态规划问题中的时态信息.在此基础上,提出一种对时态信息进行表示与管理并且能够进行时态约束推理的时态一致性赋值方法,利用约束可满足问题(CSP)技术对时序约束进行表示和处理,包括过滤、约减及时态信息的一致性检验,使时态推理技术能更好地应用于时态规划的求解过程中.最后,给出一个基于时态规划图的遗传规划算法GP-td,通过对国际智能规划大赛提供的Satellite规划领域问题进行实验.结果表明:该方法能够有效地提高大规模时态规划问题的求解效率和求解成功率. 相似文献
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前向启发式搜索和放宽规划方法被很多领域无关的规划器所采用,被认为是一种有效的规划范型.FF规划器利用放宽规划图计算状态的启发式估值,并提取有利动作集合进行前向搜索的剪枝.但过大的有利动作集合造成了过多的消耗.文中提出了一种新的高质量的领域无关剪枝策略.该策略根据放宽规划图的动作层和命题层之间的关系,提取出所谓的直接效用动作集合,此集合之外的其它动作都被剪枝.直接效用动作集合比FF的有利动作集合更加精简,更具启发性,能指导前向搜索集中在那些离目标更近的状态.根据直接效用动作作者开发了一种新的lookahead搜索邻居,并应用在改进后的增强型爬山搜索算法中,使得前向搜索具备良好的前瞻性.当增强型爬山法失败时,采取一种从局部极小值重启完备搜索的策略以保持系统完备性.通过对国际规划大赛基准问题的测试表明,基于该剪枝策略及前向搜索算法实现的前向规划系统有效地缩小了搜索空间,搜索的节点数目比FF的有利动作策略明显要少,搜索效率有显著的提升. 相似文献
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智能规划问题实质是一种搜索问题,通常需采用某种策略来缩小搜索空间,提高规划效率。在“以谓词为主体”的规划求解方法中,规划树的生成效率将直接影响规划求解效率。为此,提出了基于静态前提的谓词知识树分解策略,并给出了相应的分解算法。对任意一个规划领域,利用该分解算法可将知识树分解成若干个较小规模的知识子树。在规划求解的过程中,利用知识子树可有效地减少搜索空间,从而快速生成规划树,提高规划效率。同时,利用知识子树还可提取出隐含在动作描述中的领域知识。实验结果表明该分解算法是有效的。 相似文献
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