人工智能--第9章--智能规划9.ppt
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"人工智能--第9章--智能规划" 智能规划是人工智能领域中的一个重要研究方向,旨在解决复杂问题的自动规划问题。本节课我们将讨论智能规划的基础知识,包括偏序规划、最少承诺策略、偏序规划算法等。 9.3 偏序规划 偏序规划是一种智能规划方法,它允许规划系统独立地处理子问题,然后再合并这些子规划。这种方法具有灵活性的优点,可以先进行“显然的”和“重要的”决策,而不是被迫按历时顺序的步骤进行决策。 在偏序规划中,我们可以使用最少承诺策略来延迟某个选择的通用策略。最少承诺策略没有形式化定义,但它是十分有用的概念,对于分析搜索问题何时应该做出决策。 例如,考虑穿一双鞋的简单问题,我们可以把它描述为如下一个形式化规划问题: Goal(RightShoeOn ∧ LeftShoeOn) Init() Action(RightShoe, PRECOND: RightSockOn, EFFECT: RightShoeOn) Action(RightSock, EFFECT: RightSockOn) Action(LeftShoe, PRECOND: RightSockOn, EFFECT: LeftShoeOn) Action(LeftSock, EFFECT: LeftSockOn) 一个规划系统应该能够找到 RightSock 后紧跟着 RightShoe 的双行动序列来获得目标的第一个合取子句,找到 LeftSock 后紧跟着 LeftShoe 的双行动序列来获得目标的第二个合取子句,然后这两个序列可以被合并而产生最后的规划。 9.4 偏序规划算法 偏序规划算法是一种智能规划算法,它可以将两个行动放在一个规划中而不指定哪一个在前。偏序规划算法可以作为偏序规划空间的一个搜索来实现。 我们可以从一个空规划开始,然后考虑改进规划的途径,直到我们找到一个能够解决问题的完整规划。在这个搜索中的行动并不是现实世界中的行动,而是规划上的行动:给规划增加一步,通过将一个行动放到另一个的前面而强加顺序,等等。 9.5 偏序规划的POP算法 偏序规划的POP算法将偏序规划形式化表示为搜索问题的一个实例。这使我们集中于可用的规划改进步骤,而不用担心算法是如何探索空间的。事实上,一旦搜索问题被形式化表示后,范围广泛的各种无信息搜索和启发式搜索都可以被运用。 在偏序规划中,我们搜索问题的状态是(大多数是未完成的)规划。为了避免同现实世界中的状态相混淆,我们将讨论规划而不是状态。每个规划都有四个部分,其中前两个定义了规划的步骤,后两个提供决定如何扩展规划的记录功能: (1)一组行动组成规划的步骤:这是从规划问题的行动集中选取的。“空”规划只包含 Start 和 Finish 动作,Start 动作没有前提且将规划问题初始状态中的所有文字作为其效果,Finish 动作没有效果且将规划问题的目标文字作为其前提。 (2)一组定序约束:每个定序约束的形式是 A<B,读作“A 在 B 之前”,它的意思是行动 A 必须在行动 B 之前某时刻执行,但是并不必要在紧邻的“之前”。定序约束必须描述一个合适的偏序,任何循环(例如 A<B 和 B<A)表示矛盾。 (3)一组因果连接:规划中行动 A 和 B 之间的因果连接写为 A → B,读作“A 为 B 获得 P”。例如,因果连接断言 RightSockOn 是行动 RightSock 的效果,同时是 RightShoe 的一个前提。 (4)一组开放前提:当一个前提不能从规划的一些行动中得到时,它是开放的。在不引入矛盾的情况下,规划系统会致力于缩少开放前提集合直到它成为空集。 智能规划是人工智能领域中的一个重要研究方向,偏序规划是一种智能规划方法,它允许规划系统独立地处理子问题,然后再合并这些子规划。偏序规划算法可以作为偏序规划空间的一个搜索来实现,并且可以使用各种搜索算法来解决搜索问题。
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