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文檔簡介
1、學(xué)校代碼:10200分類號(hào):趾鰳研究生學(xué)號(hào):2QQ821822密級(jí):五東北jIf予冠大孽碩士學(xué)位論文基于可能性決策圖的可能性規(guī)劃PossibilisticPlanningUsingPossibilisticDecisionDiagrams作者:王樂指導(dǎo)教師:學(xué)科專業(yè):研究方向:學(xué)位類型:谷文祥教授殷明浩副教授計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)智能規(guī)劃與規(guī)劃識(shí)別學(xué)歷碩士東北師范大學(xué)學(xué)位評(píng)定委員會(huì)2011年5月摘要人工智能規(guī)劃是近十年來發(fā)展最為迅速的研究領(lǐng)域之
2、一,被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人研究、航空航天技術(shù)、大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)等各個(gè)領(lǐng)域,在理論和應(yīng)用研究上都有長足的進(jìn)展,前景廣闊。早期智能規(guī)劃研究一直集中在“封閉世界”假設(shè)之下的經(jīng)典規(guī)劃領(lǐng)域,然而很多實(shí)際問題并不滿足這樣的假設(shè)條件,因此,一些學(xué)者將目光投向了不確定性規(guī)劃的研究,其中概率規(guī)劃的研究取得了一定的成績,由于人工智能研究中的不確定性通常是順序的、定性的,動(dòng)作效果的概率存實(shí)際中往往很難獲得,一些研究認(rèn)為,可能性理論更適合解決那些概率模型無法解決或者
3、概率信息很難獲得的問題,提出可能性規(guī)劃的概念,在可能件規(guī)劃中,規(guī)劃的初始世界狀態(tài)足部分已知的,規(guī)劃動(dòng)作的效果按照對(duì)最終目標(biāo)的完成效用被分成各個(gè)等級(jí)。然而,求解可能性規(guī)劃的可能性價(jià)值迭代和可能性策略迭代往往只能商效地求解較小的問題,尤其,伴隨著域特征數(shù)日的增加狀態(tài)空問的規(guī)模往往呈指數(shù)級(jí)增長,會(huì)陷入Bellman的維度災(zāi)難。同時(shí),智能規(guī)劃的求解方法也發(fā)生著革命性的改變,由最初的用歸結(jié)定理證明的方法求解規(guī)劃,擴(kuò)展為用STRIPS方法求解規(guī)劃問
4、題,接著有的研究者提出將規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為町滿足問題來求解,以及采用圖形的方式來求解規(guī)劃問題和采用模型檢測的方法來求解規(guī)劃問題。其中利用模型榆測的方法求解規(guī)劃取得了很好的成績,在2000年規(guī)劃大賽上,基于模型檢測的MIPS(TheModelCheckingIntegratedPlanningSystem)規(guī)劃系統(tǒng),采用一元決策圖(BinaryDecisionDiagrams)來壓縮地表示規(guī)劃狀態(tài),使得規(guī)劃解的搜索空間得到有效的擴(kuò)展,并在20
5、02年~PS大賽卜以其m眾的表現(xiàn)奪得了優(yōu)秀獎(jiǎng)。本文基于可能性理論和決策圖理論提出一種新的決策圖:可能性決策圖,用于對(duì)巧i確定環(huán)境下的4i精確的和模糊的信息進(jìn)行編碼,并用定理謅卜明所提出的可能件決策圖能規(guī)范地表示可能性命題公式,而且定義了可能件決策圖上可應(yīng)用的運(yùn)算:取MAX運(yùn)算、取MIN運(yùn)算和取N運(yùn)算。并將可能件決策圖應(yīng)用于求解可能性規(guī)劃問題,提出了新的算法PPUPDDs,來創(chuàng)建最優(yōu)可能性策略:利用可能性決策圖來壓縮地表示可能性價(jià)值函數(shù)和
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