《基於Landmark知識的規劃方法研究》是依託武漢工程大學，由蔡敦波擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於Landmark知識的規劃方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：蔡敦波
- 依託單位：武漢工程大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高效的智慧型規劃方法是智慧型規劃成果走向套用的有力支撐，一直是主要的研究目標。本課題組用Landmark知識構造了啟發函式h^pcc並設計了相應的串列規劃系統，其效率處於國際領先水平。本課題申請將深入研究利用Landmark知識的規劃方法：研究利用Landmark知識的基於命題可滿足技術的STRIPS規劃方法和帶動作代價的規劃方法；研究利用Landmark知識的基於啟發式搜尋的時態規劃方法；設計並實現相應的規劃系統；以期獲得在國際上有我們自己特色的、高效的規劃方法和系統。
結題摘要
研究了Landmark知識在STRIPS規劃問題上的套用方法。在基於命題可滿足推理技術的規劃方法框架下，將Landmark知識編碼為命題子句集，作為SAT求解器推理知識庫的新知識；利用開源的智慧型規劃系統LAMA開發了Landmark知識的自動提取與存儲系統，利用開源的SATPlan規劃系統實現了Landmark知識的自動編碼系統。選取國際先進的SAT求解器完成規劃的求解。試驗效果表明我們研製的規劃系統在大規模問題上相對於SATPlan具有性能優勢。從原理上證明了Landmark知識對應的子句相對於單元傳播、二元歸結和超歸結方法在計算複雜度上具有優勢。研究了Landmark知識在動作帶有代價的規劃問題上的套用方法。將動作帶有代價的規劃問題轉換為Weighted CSP問題，將Landmark知識編碼為“硬約束”，加速求解過程。 研究了Landmark知識在時態規劃問題上的套用方法。使用Landmark知識定義動作前提之間的順序，提高啟發函式的合理性與信息量，設計了新的啟發函式htpcc。利用開源的規劃系統Temporal FastDownward (TFD) 設計實現了集成htpcc的時態規劃系統LMTD，參加了2011年底的國際智慧型規劃競賽，取得了第5名的成績。開展了模型計數（Model Counting）技術套用於時態規劃啟發函式設計方面的前期工作。 開展了剪枝策略方面的研究。揭示了主流的剪枝策略——“有利動作”策略導致搜尋過程不完備性的新原因，並提出了改進形式的剪枝策略，分析了其計算複雜度，構造了近似方法。本項工作表明了對動作的刪除效果進行推理的重要意義，並部分解釋了基於多值變數的規劃問題模型SAS+相對於STRIPS模型的優勢。 提出了規劃解質量評估的新模型，該模型採用尺度向量評估不同規劃的質量，推廣了智慧型規劃領域當前使用的模型，克服了當前使用模型中將不同維度的評估值簡單地進行線性組合的不足。在數據挖掘領域首先探索了基於“灰色理論”的模糊建模技術在單個產品質量建模中的運用方法，後續將探索基於“灰色理論”建模單個動作質量的方法，並設計以規劃質量最佳化為引導的規划算法。
