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计划生成是AI领域的一个重要的研究分支,其相关研究成果在越来越多的领域得到应用。研究对抗条件下的动态计划生成过程建模和相关推理方法;定义了对抗条件下的计划生成过程模型,并给出基于该模型的状态推理机制;动态环境的不确定性则以先验概率的形式给出。针对先验概率主观性较强的缺点,进一步设计了一种先验概率的修订策略。在分析计划生成问题复杂程度的基础上,设计了基于[A*]算法的启发式算法;实验结果验证了该算法具有良好的精确性和可扩展性。
武云鹏,黄金才,张维明,等:对抗条件下的讠划生成过程建模及状态推理2011,47(26) P(, a, a g=aP(a, a, a, g)+ 算法的输入为一个对抗条件下的动态计划生成模型,输 BP(ag, a)xP(aq, a,a) (7)出为·个有序的行动序列。算法在初始化阶段令当前环境状 在动态的不确定环境下,一次性制定复杂的、执行周期较态为初始环境状态,并设定各个临时变量的初始值。算法中 长的计划是难以实现的。通常将这种计划的制定过程划分为的评估函数dm(q,q)为当前环境状态与目标环境状态的差 若下阶段,每个阶段有各自的阶段性目标,在实现阶段目标之别,算法总是选择与目标环境状态差别最小的状态作为当前 后,根据执行结果调整后续的阶段性计划。由于不确定因素 环境状态的后续状态。在当前状态下,算法首先对每一个己 的存在,环境状态转移概率以及随机事件发生的概率可能与 专家估计的概率并不一致,而在每个阶段执行后,可以通过传方行动进行评估,针对对方所有可能采取的反应行动,计算其 感设备确定当前环境所处的状态,以及对方在该阶段采取的后续状态与目标环境状态的差异,如果该差异值小于当前最 行动,因此以此作为证据可以根据公式(6)、(7)更新概率知小差异值,则进步计算相应的状态转换概率;如果状态转换 识,降低概率知识的主观性。 概率大于当前最大概率值,则将该行动作为当前最优的行动 存贮起来。最终评估完所有的后继状态后及相应的对方行动 4动态计划生成的智能算法 之后,确定其后续状态,并选择能够使该后续状态达成概率最 在执行计划的过程中,由于对方行动的不可控性,目标环大的行动纳入计划中。算法的复杂度为O(4x|41x|Q)。 境状态并非是确定性可达到的,其达成的程度通常以一定的 概率值来表示。另外根据模型运行机制可知,找出所有的可5实验验证 行行动方案的计算量是行动与状态乘积的指数级别成正比 对文中提出的智能算法进行了实验验证,采用Java编写程序 的。实际上,在制定计划的时候,通常需要找到那些能够使目 标环境状态的达成概率最大的行动方案,而并不需要找出所 代码。实验机器配置如下:操作系统为 Window Xp,处理器为 有的可行行动方案 AMD Athlon 64 X2 Dual-Core Processor TK-57(1.90 GHz) 给定一个基于对方反应的动态计划生成模型<A,4,Q 内存为2GB。 q,P,δ,P',qF>,其优化问题可以被定义为:在集合A中找 选择全搜索算汏与文中智能算法进行比较。全搜索算法 到一个行动序列,使得按顺序汍行该序列行动能够使初始环是对所有情况进行尝试最后得出优化结果,其结果定是精 境状态q转移到目标环境状态g∈F的总体达成概率最确最优解。实验用生成的数据,包括两个以实数代表行动 大。本章给出一个基于A*算法的动态计划生成的智能算法,的集合,和数字代表环境状态的集合(环境状态的数量固定为 4如图1所示。 10),并随机生成各环境状态和行动间的关联关系。状态转移 输入:基于对方反应的动态计划生成模型<A,A,Q,9,P,6,P,q1F> 概率及反应行动概率均随机设定。实验结果取算法运行5次 2输出:行动方案p 的平均值。 3初始化:q=91,种=+m,p*:=0,a*:=⊥,[*:=⊥ 图2(a)给出全搜索与智能算法针对相冋数据的计算时间 4. For each a∈A 5. For each a’∈ A according to d 对比图。由于全搜索算法搜索全部的解空间,当固定环境状 If P(g, a, u)>0 态后,该算法消耗的时间与行动的数量的指数级别成正比,因 For each 'c2 according to If p(a, a, a, q)>0 and diff(@', gO)<d* 此从图中可以看出,全搜索策略的搜索呈指数级增长,而本文 的智能算法的复杂度为O(4×41×⑨),因此曲线则非常半 If (P(g, a. a,g)>p") p+=P(,a,a',q) 缓,能够在非常短的时间内内给出近似最优解。 图2(b)给出智能算法相对于最优解的精确度。从图中可 以看到,智能算法能够得到较髙精度的结果,并且结果的精确 == 程度变化趋势存在一定的反复。造成该结果的原因可总结 Return p 为:随着空间的增大,可行解的数量随之增多,因此当行动数 量较少吋,智能算法求解的精度较高,而行动数量较大时,智 能算法求解的精度较低;由于智能算法只能从一定程度上保 20 G0 to 4 21. Return flase 证结果的优化程度,因此当行动节点变化不是很大的时候,其 图1基于A*算法的动态计划生成算法 变化的趋势会存在一定的反复。 18000 16000 14000 日12 =1000 全搜索算法 一智能算法 赵酒 0009千 4000 套0智能算法 0 9 6 10 行动数量 行动数量 (a)相同数据的计算时间对比 (b)智能算法相对于最优解的精确度 图2全搜索算法与智能算法对比图 (下转42页)

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