人工智能原理课程复习——（15）规划图

最新推荐文章于 2025-05-17 13:34:47 发布
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规划图

从规划图获得启发式

先区分两个概念：全序规划和偏序规划

全序规划：即所有的动作都排成一条线，串行执行

偏序规划：只对部分动作进行排序，但还有些动作可以不排序，因此这些动作可以并行

动作层A：表示初始状态有哪些可用的动作

状态层S：表示执行动作后所有可能产生的效果

其中灰色曲线表示两个动作之间是互斥的

其中方块表示持续动作，即上述状态在动作层做完动作后状态保持不变，依然成立

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人工智能原理课程复习——（14）简单规划
GOLD1010的博客
06-07 544
我们考虑一个航空货物运输问题下面将该问题进行形式化对于上图的问题，如何表示我们就可以利用数据库语义，即未提及的语句都默认为false其中效果只用来描述发生变化的部分，在这个问题中，直升机从一个地点飞行到另一地点，则会导致At(p,from)会发生变化，以及会增加一个效果也就是At(p,to)因此我们在效果中只提及这两个部分基元动作：就是将变量进行赋值从而得到基元动作即只有当前状态满足动作a的前提条件时，才会执行该动作其中上图给的第一个状态s，其不蕴涵precond因此不能执行该动作。
人工智能原理课程复习——（6）复杂环境搜索
GOLD1010的博客
06-05 620
此处的不确定性指的是动作结果的不确定性，此处假设环境是完全可观察的即Agent做一个动作，可能会导致多个结果出现因此对应于转移模型就会有多个状态，如下图中执行suck这个动作，可能会得到5这个状态也可能得到7这个状态因此现在的解不再是动作序列，而是一个条件规划因为我此刻不知道我现在是属于什么状态，所以我必须加上条件，来确定我在哪个状态，从而执行相应的动作，这就意味着解是以”树“的形式出现下面介绍一下与或树的概念与或树：即将所有可能的预测和更新进行组合，其中方块代表或结点，圆块代表与结点。
人工智能中的偏序规划-基于STRIPS语言
jiaochong的博客
09-20 8727
本文的主要内容是介绍基于STRIPS语言的偏序规划问题。主要内容包括如何使用规划语言描述实际规划问题和如何用偏序规划求解器对问题进行求解。最后通过积木问题的案例详细介绍了求解过程。
人工智能 一种现代方法 第11章 现实世界的规划与行动
知行合一，止于至善
07-10 1952
文章目录时间、调度和资源车间调度问题忽略资源约束的时间调度问题：关键路径方法有资源约束的时间调度问题分层规划搜索原语解搜索抽象解非确定性问题的规划无传感器规划应急规划资源分享 本文旨在讲明： 1）时间，调度，资源 2）分层规划 3）非确定性问题规划 时间、调度和资源 经典规划能做： 1）做什么动作 2）按什么顺序做 不能做： 1）动作何时发生 2）持续多久 3）考虑资源约束 经典规划不能讨论时间，...
偏序规划与算法实现的深度解析
weixin_36300623的博客
04-14 341
本文深入探讨了偏序规划（POP）的概念、算法实现及其在解决实际问题中的应用。通过分析章节内容，我们了解到如何通过确定步骤间因果关系和顺序约束来构建部分计划，并通过迭代搜索解决步骤间的冲突。文章还详细介绍了启发式方法在降低搜索成本和提高效率方面的作用，并探讨了基于图的规划方法的构建和应用。
人工智能-规划问题
weixin_60679152的博客
10-05 1020
物理意义：规划就是实际行动的指导，规划的目标必须具备确定性、专一性、合理性有效性及可行性。人工智能领域：人工智能被定义为理性动作的研究，而动作是智能体的一个关键部分，那么规划意味着制定一套行动计划来达到既定的目标。规划问题指对一确定的目标的未来活动在有限定资源下做出安排的这一类问题，也可以理解为制定一个达到既定目标的行动计划。规划问题的目的为在有限的资源（时间，金钱等）的情况下，能达到更多更好的效果。在以上的基础下，规划就是找到一个计划它产生从任何初始状态到达一个目标状态的一系列动作。
决策理论（Decision theory）&自动规划和调度（Automated planning and scheduling）（双语）
wolf96的专栏
08-27 5009
译的不好，还请见谅。。。 大部分内容来自wiki decision theory决策理论部分： Normative and descriptive decision theory 规范和描述性决策理论 规范或规范的决策理论关心的是确定最好的决定(在实践中,有些情况下,“最好”的不一定是最大,最优可能还包括值除了最大,但在特定或近似范围),假设一个理想的决策者充分了
人工智能导论——期末复习知识总结
2403_87163367的博客
12-31 2230
引理1：（可容性）启发函数满足一致性条件时，给定一个从搜索树中得到的结点序列，每个结点是前一个结点的后继，那么评价函数对这个序列中的结点取值按照结点出现的先后次序而依次。在当前策略π下，对于每个状态s如果存在一个动作a使得动作-价值函数qπ(s,a)最大，则通过选择这个最大动作价值对应的动作来更新策略，可以得到一个不比原策略差的策略π′。DQL采用了一种称为时序差学习的方法，是蒙特卡洛方法和动态规划方法的有机结合，动态规划法根据贝尔曼方程迭代更新Q函数，通过采样来估计Q函数。
人工智能基础复习2——问题求解
Bonjour~
06-11 7338
03 Problem solving search 很多AI任务都可以形式化为搜索问题：寻找路径、过河问题、解谜题（魔方、数码问题）、酒壶分水 Outline 问题求解智能体：基于目标Agent 问题形式化 问题实例 基本搜索算法 问题求解Agent function SIMPLE-PROBLEM-SOLVING-AGENT(percept) returns an acti
PDDL-人工智能领域规划语言学习笔记-1
linux_freeshman的博客
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动规转移是往往要满足一系列条件，其中可能只要满足单调的偏序关系，因此，在动归理论复杂度超时时，我们可以将这些偏序关系写出来，或用数据结构，或用维护斜率等一系列方法来维护这些偏序关系，降低复杂度。 例题： 给你一个长度为N的正整数序列A1,A2…AN，你需要踢掉一些数（踢完了以
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