规划的形式表示技术研究

智能规划是人工智能研究领域中的一个富有挑战性的课题.同时,智能规划问题具有广泛的实际应用背景.而自动规划问题面临的首要问题是规划问题的形式表示问题.本文系统地分析了情景演算,STRIPS,PDDL,HTN等各种规划形式表示技术,比较了各种形式表示技术的优缺点,并指出了进一步研究设计高效智能规划系统的方向.     

基于深度学习和智能规划的行为识别

现有行为识别方法在未能持续覆盖造成视频监控盲区所引起行为数据缺失的情况,难以有效实施特征分析、行为分类补全,无法准确识别出智能体完整的行为动作序列.为此,本文提出一种基于深度学习和智能规划的行为识别方法.首先,利用深度残差网络对图像进行分类训练,然后使用递归神经网络对图像特征进行提取深度信息以增强分类效果;其次,运用智能规划的STRIPS （Stanford Research Institute Problem Solver）模型,将深度学习提取的图像特征命题信息转化为规划领域的模型描述文档,并使用前向状态空间搜索规划器推导出完整的行为动作序列.在HMDB51等行为识别公共数据集中,本方法与生成式对抗网络、深度卷积逆向图网络、深度信念网络、支持向量机等同类先进方法相比展现出更好的性能.     

基于STRIPS的领域知识提取策略

提出了谓词之间的一种相似关系,并用该相似关系得到可实现某谓词的动作集.利用该动作集中所有动作的公共前提谓词和公共效果谓词,提取出隐含在动作描述中的领域知识,并给出了描述领域知识的一种形式化方法.最后,对具体的规划问题,可利用领域知识判断出初始状态或目标状态中存在的矛盾.该领域知识的提取策略已应用于智能规划器StepByStep之中,所获取的领域知识对选择待实现的谓词提供了必要的理论依据.     

基于智能规划的高校排课系统的应用与研究

研究某继续教育学院排课子系统后,发现该系统在实际使用中基本上能正常运行,但具有通用性不高、排课结果还不够理想的问题.结合已开发的排课系统在运行中表现出的不足,提出建立一个基于智能规划的排课系统的解决方案.     

基于计划识别的态势估计方法研究

针对Kautz（1987）计划识别方法在控制机制上的不足，讨论了基于规划知识图的计划识别方法：以一阶谓词逻辑为形式语言，研究了战术智能规划的一个实例，给出了一种集成了战术智能规划系统和战术计划识别系统的态势估计模型。该模型通过动态建立计划库突破了Kautz计划识别方法中封闭世界假设的限制，可以对敌军的行动目标和行动计划提出合理的假设，并在此基础上预测敌军的未来行为，为指挥决策提供依据。     

Fast planning through planning graph analysis

We introduce a new approach to planning in STRIPS-like domains based on constructing and analyzing a compact structure we call a planning graph. We describe a new planner, Graphplan, that uses this paradigm. Graphplan always returns a shortest possible partial-order plan, or states that no valid plan exists.

We provide empirical evidence in favor of this approach, showing that Graphplan outperforms the total-order planner, Prodigy and the partial-order planner, UCPOP, on a variety of interesting natural and artificial planning problems. We also give empirical evidence that the plans produced by Graphplan are quite sensible. Since searches made by this approach are fundamentally different from the searches of other common planning methods, they provide a new perspective on the planning problem.     

An application of artificial intelligence to medical robotics

In this paper an application of Artificial Intelligence (AI) to Medical Robotics is described. Namely, a specific AI technique is employed to generate a sequence of operations understandable by the control system of a robot which is to perform a semi-automatic surgical task. According to this technique, a planner is implemented to translate the “natural” language of the surgeon into the robotic sequence that should be executed by the robot. A robotic simulator has been implemented in order to test the planned sequence in a virtual environment. The planned sequence is then to be input to the medical robotic system, which will execute the surgical operation. The work described in this paper features a high level of originality, since no similar applications of AI to medical robotics could be found in the scientific literature.     

基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略

领域知识的获取是智能规划研究中的重要内容之一.派生规则是一种基于逻辑推理的领域知识表示方法.在对动作模型和派生规则综合分析的基础上提出了基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略,并给出了该提取策略的算法描述.在规划求解过程中,利用提取所得的领域规则可减少派生规则的逻辑推导,从而提高规划效率.对任意一个规划领域,利用提...     

图规划在排课系统中的应用

文章的项目来源于广东某学院继续教育学院排课子系统,该系统在实际使用中具有通用性不高、排课结果还不够理想的问题.文章结合分析已开发的排课系统在运行中表现出的不足,提出建立一个基于图规划的排课系统的解决方案.