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分层任务网规划器
分层任务网规划器
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经典的分层任务网规划器,基于java平台开发,完全开源
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CHP: C# HTN-Planner:一个用C#编写的简单HTN规划器-开源
浏览:97
C#HTN-Planner(CHP),用C#编写的简单HTN-Planner。 与SHOP2类似,基于有序任务分解的与域无关的自动计划系统。 它包括一个Microsoft Visual Studio项目(CHP)和一个Unity3D项目(CUHP),并带有一些示例。 它的灵感来自Dana Nau的Pyhop实施以及Malik Ghallab等人的《自动化规划:理论与实践》一书。
HTN规划及其复杂度分析
浏览:109
为了克服经典状态空间规划中的状态空间的指数爆炸问题,研究者们提出了分层任务网络规划(HTN)技术。给出了HTN规划的形式表示,并给出了其操作语义,在此基础上讨论了HTN规划的复杂性,指出了HTN规划技术的优缺点所在。
HTN规划中面向多计划生成的顺序任务分解算法
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文中提出了一种能够快速生成多个可行计划的回溯算法. 该算法采用分段回溯的计划生成机制,充分利用了求解过程中生成的局部解序列从而能够一次性地快速生成多个可行计划,为寻求优化的计划和进行计划的评估提供更为有效、灵活的支持.
JSHOP2规划器下载
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JSHOP2_1.0.3规划器下载,最新版
行为:行为是游戏AI开发的框架,也可以用作快速游戏原型设计工具。 行为支持行为树,有限状态机和分层任务网络(BT,FSM,HTN)
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behaviac是游戏AI的开发框架组件,也是游戏原型的快速设计工具 支持行为树BT,状态机FSM,HTN等多种范式 方便的编辑,实时和离线调试 支持全平台,适用于客户端和服务器,助力游戏快速顺序开发 是文档,教程,API,FAQ,源码,下载等一切的入口 您可以加入我们的QQ群433547396获得即时的帮助或信息反馈。 BehaviacSetup * .exe是安装包,内部包含重置的编辑器及示
一种利用工作流模型的分层任务网络规划领域建模方法 (2011年)
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为了有效地获取和利用领域知识,提高规划效率,分析了工作流模型和分层任务网络(HTN)规划领域模型的相似性,提出了一种采用工作流模型进行规划领域建模,对领域知识进行获取和表达的方法.工作流模型中的行动和工作流模式,转换为HTO规划中的行动和任务分解;另外,引入了循环(Loop)工作流模式,转换为HTO规划中的递归调用,扩展了工作流模式对规划领域知识的表达能力.在典型的几个规划领域中,引入领域知识后大
基于分层任务网络的一致性规划方法 (2008年)
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给出一种求解一致性规划问题的新方法,并给出了此求解方法的有效性分析。在求解一致性规划问题时,先将各个可能世界都转移到某个中间状态,再从中间状态做一次求解。结果表明,该方法具有较高的效率和较好的扩展性。
从部分观察到的计划跟踪中学习分层任务网络域
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分层优化网络资源规划方法
浏览:63
本论文涉及蜂窝移动通信系统的设计优化和无线网络资源的规划。在移动网络规划中需要考虑的关键因数是成本。由于在大型的系统设计中必须考虑诸如系统性能,地形特征,基站参数和成本等很多因素,故分层优化规划方法(HOP)得到了应用
杂散遗传算法用于HTN规划的最优解搜索
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分层任务网络(HTN)计划算法着重于使用知识搜索有效的解决方案学习或启发式机制。 但是,关于计划优化的工作很少,特别是在缺乏启发式知识指导最优的情况下解决问题的方法解决方案搜索,而存在许多非最佳解决方案,或者之间存在重大交互作用非独立的抽象中间目标。 本文提出了一个杂乱的遗传在上述情况下,用于解决HTN规划的最优解搜索的算法(MGA)。 引入长度可变染色体以代表以下形式的可能的计划解决方案: 具有
Agent技术分层优化网络资源规划方法
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网络管理分为用户侧和网络侧两级来进行。每一级的网络管理模块都基于 Client/Server 结构,Manager作为 Client ,以请求的形式向被管对象的Agent(以下简称Agent)发送命令; Agent作为 Server,根据接收到的请求完成相应的操作,并将结果以响应的形式发回给Manager。
分层优化网络资源规划方法.pdf
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分层优化网络资源规划方法.doc
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协同设计系统中任务分解和信息分层的研究* (2009年)
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针对复杂的协同设计系统存在任务量大,协同参与者众多等问题,提出了一种在协同设计系统中分解任务的方法;在此基础上,根据把所有的协同参与者分成若干开发小组协同开发的原则,对系统信息分层的概念和模型进行了深入的研究,实现了任务分解和信息分层相结合,从而有效地降低了协同开发任务的复杂度,以减少用户进行设计时的网络流通量,同时也可减少计算资源的消耗。
异构蜂窝网络中分层任务卸载:建模与优化
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为提高计算任务卸载的效率,提出了一种基于D2D通信、移动边缘计算和云计算的分层任务卸载框架,并引入 D2D 协作中继技术辅助用户接入远端计算资源。针对所提任务卸载框架在多用户场景中可能存在上行通信拥塞、边缘计算资源受限、D2D复用干扰和云计算回程时延等问题,设计了一种基于博弈论的卸载调度和负载均衡方案,充分利用了所提任务卸载框架中各层计算和通信资源。仿真结果表明,所提方案能够有效降低端到端时延和卸
纵论煤炭企业分层功能定位及当今重点任务
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从有序实施新时代高质量发展战略的目标导向出发,详细分析了煤炭集团公司管理体系的基本现状和现有治理体系存在的问题,分别对集团总部、专业化公司(区域公司)、煤矿(厂)的管理功能定位及当今运营重点任务进行了深入研究。
飞行器分层势场路径规划算法_代冀阳1
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摘要:传统势场法是飞行器路径规划的一种常用方法,但是存在目标不可达、易收敛到局部极小值和无评价机制等问题. 本文针对这些问题提出了一种飞行器路径规划的分层势场算
一类复杂规划问题的分层规划方法 (1995年)
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分析了“计划编制”问题的特点,指出在AI中,此问题可归结为一类多施主(multi-agent),并需对动作发生的时间、地点和动作的对象进行规划的复杂规划问题。据此,本文拓展了Allen 和S.A. Vere的时间包(package)和时间推理的某些概念,提出了时间窗口的概念及以此来求解“计划编制”问题的分层规划方法。最后给出了一个实际问题的解法。
分层法求强循环规划解
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分层法求强循环规划解
分层法求最小权值强规划解
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在不确定规划领域中,以往对强规划解的研究侧重于解本身,很少考虑不确定转移系统执行动作所需的代价;而已有的研究最小权值强规划解的算法效率不高。针对这一问题,引入模型检测的强规划分层方法,设计了一种快速求解最小权值强规划解的算法。该算法首先将不确定规划问题中的状态进行强规划分层,然后利用分层信息反向搜索最小权值强规划解;且在搜索的过程中,根据算法策略,实时更新所需搜索层数的上界和下界,从而避免了大量的
RFID网络规划优化的分层人工蜂群算法
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本文提出了一种新的优化算法,即分级人工蜂群优化算法,称为HABC,以解决射频识别网络规划(RNP)问题。 在提出的多层次模型中,较高层次的物种可以由较低层次的亚种群聚集。 在底层,每个采用规范ABC方法的子种群并行搜索零件尺寸最优值,可以将其构建为高层的完整解决方案。 同时,运用具有交叉和变异算子的综合学习方法来增强物种间的全局搜索能力。 针对一组10个基准优化问题进行了实验。 结果表明,与几种成
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