一種基于啟發(fā)式搜索的感知圖規(guī)劃算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、由于智能規(guī)劃能應(yīng)用于很多領(lǐng)域,近年來,智能規(guī)劃研究得到了飛速的發(fā)展,一些學(xué)者提出了不確定性規(guī)劃問題。然而,經(jīng)典的圖規(guī)劃算法無法解決不確定性規(guī)劃問題。因此,不確定性規(guī)劃問題引起了眾多智能規(guī)劃研究者的關(guān)注,至今為止,能解決不確定規(guī)劃問題的規(guī)劃器有SGP,CFF,PFF等。這其中,最出名的是1998年由Daniel S.Weld,Corin R.Anderson和David E.Smith提出的感知圖規(guī)劃(SGP)。
　　 感知圖規(guī)劃

2、算法既有優(yōu)點(diǎn)也有缺點(diǎn),它的缺點(diǎn)有算法比較復(fù)雜,時(shí)間復(fù)雜度較高;不具有啟發(fā)式搜索,搜索是從初始狀態(tài)出發(fā),搜索可能為真的所有命題,效率較低;這樣致使SGP規(guī)劃器的整體性能很低。為了克服感知圖規(guī)劃的缺點(diǎn),本文提出了基于啟發(fā)式搜索的感知圖規(guī)劃算法。
　　 本文提出了一種基于啟發(fā)式搜索的感知圖規(guī)劃算法的新算法。該算法與現(xiàn)有算法不同,采用了FF中使用的啟發(fā)式方法。同時(shí)采納了FF中使用的放松動(dòng)作。因此在圖擴(kuò)張階段,不用處理互斥關(guān)系,極大地提高