论文摘要
近来年,智能规划的研究者们除了继续研究如何提高规划系统求解问题的效率外,还对如何扩展规划算法处理问题的范围做了大量的研究。传统的规划问题是一种强约束问题,操作的可用性是布尔的。针对此情况,2000年爱丁堡大学的Miguel教授在第14届欧洲人工智能会议上提出了灵活规划问题。灵活规划问题描述从理想向现实又迈进了一步,它支持软约束,对传统规划问题约束进行了放宽。然而,我们知道现实世界是复杂的,仅仅放宽约束是不够的。现实世界中的很多实际问题需要更加细致的刻画,会涉及到更多的细节。资源约束问题就是其中一个重要的方面。例如,在军事后勤问题中,卡车的运输距离会受到油箱中所含油量的限制;在营救问题中,由于飞机的载重量、空间以及油量是有限的,这就限制了飞机的载人载货的数量和重量以及它所能飞行的距离;此外,人造卫星太空拍摄会涉及到磁盘存储量的问题,生产制造会涉及到机器数量,人员数量的问题。本文针对这一类基于资源约束的灵活规划问题进行研究。在深入研究了灵活规划问题及经典域中数值规划问题的基础上,给出了关于基于资源约束的灵活规划问题的一系列定义,包括基于资源约束的灵活规划任务,基于资源约束的灵活动作等概念。在这一系列概念的基础上给出了解决基于资源约束的灵活规划问题的启发式状态空间搜索方法。我们利用放松灵活图规划的方法来获取启发式信息,在生成放松规划图的过程中考虑动作的满意度信息,直接删除由不满足满意度要求的动作生成的状态,从而缩小了搜索空间,提高了效率。然后我们利用所获取的启发式信息来引导一种新的搜索算法——基于部分回溯的状态空间搜索算法在状态空间中进行搜索。它有效地利用了前面对状态的估价信息和搜索结果。基于本文给出的算法,设计实现了规划器FPBR(Flexible Planning Based on Resource constraints),并在军事后勤灵活规划域上验证了算法的有效性。资源约束在我们的生活中非常常见,但是它在规划中依然是难题。研究基于资源约束的灵活规划问题,具有很大的理论价值和应用价值。
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