智慧型規劃是人工智慧的一個重要研究領域。其主要思想是： 對周圍環境進行認識與分析，根據預定實現的目標，對若干可供選擇的動作及所提供的資源限制和相關約束進行推理，綜合制定出實現目標的動作序列。該動作序列即稱為一個規劃。智慧型規劃可套用於工廠的車間作業調度、現代物流管理中物資運輸調度、智慧型機器人的動作規劃以及宇航技術等領域。
基本介紹
簡介,起源,研究意義,形式分類,研究方向,典型套用,
簡介
規劃是關於動作的推理，通過預估動作的效果，選擇和組織一組動作，以儘可能好地實現一些預先指定的目標。 而智慧型規劃則是人工智慧（AI）中專門從計算上研究這個過程的一個領域。面對複雜的任務、實現複雜的目標，或者在動作的使用中受到某種約束限制的時候，智慧型規劃技術能夠節省大量人力物力財力，例如，在危險性大和費用很高的關鍵環境中，或者要與其他人聯合行動。
起源
人工智慧規划起源於狀態空間搜尋、定理證明和控制理論的研究，以及機器人技術、調度和其它領域的實際需要。STRIPS是第一個主流規劃系統，形象地說明了這些領域的相互作用。STRIPS是作為SRI的Shakey機器人項目軟體的規劃部分而設計的。它的整體控制結構以 GPS（通用問題求解器，General Problem Solver，一個使用手段目標分析（means-ends analysis) 的狀態空間搜尋系統）為模型。STRIPS採用了 QA3定理證明系統的一個版本作為用來確定行動前提的真值的子程式。
STRIPS流程示意圖
STRIPS流程示意圖研究意義
理論方面，規劃是理性行為的重要組成部分。 如果說研究人工智慧的目的是掌握智慧型的計算方面的因素的話，那么規劃作為關於動作的推理，有助於智慧型算法的演化。實際套用方面，智慧型規劃有助於建立信息處理工具即自動規劃系統，以提供經濟和高效的規劃資源，滿足涉及安全和效率的需求。
形式分類
因為動作的種類繁多，所以存在多種形式的規劃，例如路徑和運動規劃、感知規劃和信息收集、導航規劃、通信規劃、社會與經濟規劃等。
研究方向
規劃技術的研究起源於對現實世界的抽象。根據模型的簡化程度，智慧型規劃的研究方向可以分為經典規劃和非經典規劃兩大類。
經典規劃 ——經典規劃是在經典規劃環境下進行的搜尋、決策過程。經典規劃環境具有以下特點：1、完全可觀察的，系統S是完全可觀察的，即關於S的狀態有一個完整的知識；2、確定的，動作的效果只有一個、確定的；3、靜態的，不考慮外部動態性；4、有限的，系統狀態有限；5、離散的，動作和事件沒有持續時間。
非經典規劃 ——非經典規劃相對於經典規劃而言，是指那些在部分可觀察的或隨機的、考慮時間和資源的、以及放寬其它限制條件的環境下進行的規劃。
就具體的研究內容而言，又可細分為規劃建模語言研究、狀態空間搜尋方法研究、規劃空間搜尋方法研究、規劃圖搜尋方法研究、命題可滿足技術研究、約束可滿足技術研究、分層任務網路規劃研究、啟發式研究、時態規劃研究、資源規劃研究、不確定規劃研究以及多智慧型體規劃研究等。
典型套用
深空1號中的線上規劃軟體系統：遠程智慧型體
火星探測漫遊者的地面規劃軟體系統：Mixed Initiative Activity Planning Generator(MAPGEN)
NASA開發的EUROPA規劃系統
每兩年舉行一次的國際智慧型規劃大賽（International Planning Competition, IPC）
