计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (26): 1-3.
武云鹏,黄金才,张维明,刘 忠,朱 承,修保新
WU Yunpeng,HUANG Jincai,ZHANG Weiming,LIU Zhong,ZHU Cheng,XIU Baoxin
摘要: 计划生成是AI领域的一个重要的研究分支,其相关研究成果在越来越多的领域得到应用。研究对抗条件下的动态计划生成过程建模和相关推理方法;定义了对抗条件下的计划生成过程模型,并给出基于该模型的状态推理机制;动态环境的不确定性则以先验概率的形式给出。针对先验概率主观性较强的缺点,进一步设计了一种先验概率的修订策略。在分析计划生成问题复杂程度的基础上,设计了基于[A*]算法的启发式算法;实验结果验证了该算法具有良好的精确性和可扩展性。