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基于缩减信念状态的Conformant 规划方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
魏唯  欧阳丹彤  吕帅 《软件学报》2013,24(7):1557-1570
Conformant 规划问题通常转化为信念状态空间的搜索问题来求解.提出了通过降低信念状态的不确定性来提高规划求解效率的方法.首先给出缩减信念状态的增强爬山算法,在此基础上,提出了基于缩减信念状态的Conformant 规划方法,设计了CFF-Lite 规划系统.该规划器的求解过程包括两次增强爬山过程,分别用于缩减信念状态和搜索目标.首先对初始信念状态作最大程度的缩减,提高启发函数的准确性;然后从缩减后的信念状态开始执行启发式搜索.实验结果表明,CFF-Lite 规划系统通过快速缩减信念状态降低了问题的求解难度,在大多数问题上,求解效率和规划解质量与Conformant-FF 相比,都有显著的提高.  相似文献
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魏唯  欧阳丹彤  吕帅 《软件学报》2013,24(10):2327-2339
路标信息能够准确描述智能规划问题解空间的基本形态.提出由路标信息引导的分解规划方法,求解过程由路标计数启发式引导增强爬山算法向目标方向进行,根据路标的完成情况分段求出规划解.从全局范围上看,爬山过程逐渐实现更多的路标,路标计数启发式估值的降低引发规划任务的分解,当搜索过程遇到估值更低的状态时,提取一段爬山路径.如此反复执行“搜索-提取”过程,直至路标计数启发式的估值降低为0,各段爬山路径构成最终的规划解.采用最新国际通用的标准测试问题进行实验测试,结果表明:由路标计数启发式引导的分解规划方法能够更好地发挥路标信息的优势,实现了搜索范围的压缩,可更快地生成规划解.  相似文献
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