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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