基于缩减信念状态的Conformant规划方法*

摘要：

　　Conformant规划问题通常转化为信念状态空间的搜索问题来求解。提出了通过降低信念状态的不确定性来提高规划求解效率的方法。首先给出缩减信念状态的增强爬山算法,在此基础上,提出了基于缩减信念状态的Conformant规划方法,设计了CFF-Lite规划系统。该规划器的求解过程包括两次增强爬山过程,分别用于缩减信念状态和搜索目标。首先对初始信念状态作最大程度的缩减,提高启发函数的准确性；然后从缩减后的信念状态开始执行启发式搜索。实验结果表明,CFF-Lite 规划系统通过快速缩减信念状态降低了问题的求解难度,在大多数问题上,求解效率和规划解质量与Conformant-FF相比,都有显著的提高。

关键词：Conformant规划问题、信念状态、增强爬山、启发式搜索

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61133011,60973089,61003101,61170092,61272208;国家教育部博士点专项基金20100061110031;吉林省科技发展计划20101501,20100185,201101039;浙江师范大学计算机软件与理论省级重中之重学科开放基金ZSDZZZZXK12;浙江省自然科学基金Y1100191

在线出版日期：2013-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1557-1570