基于静态前提的谓词知识树分解策略

摘要：

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.

关键词：智能规划、知识树、静态前提、分解策略

所属期刊栏目：44

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金71272084;广东高校优秀青年创新人才培养计划育苗工程项目2012LYM_0065;广东财经大学自然科学研究项目11BS52001

在线出版日期：2017-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：235-242,270