作者:边芮; 吴向军; 陈蔼祥智能规划知识树静态前提分解策略
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。
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