14、基于状态的规划:从STRIPS到情境演算

基于状态的规划:从STRIPS到情境演算

基于状态的规划:从STRIPS到情境演算

1. 引言

规划是人工智能的一个重要子学科,旨在通过一系列行动将给定状态转变为满足预定义目标的状态。这一过程涉及算法的形式化、实现和评估。在这一章中,我们将详细介绍用于表示规划领域和问题的语言——标准STRIPS语言,讨论其扩展版本,并探讨情境演算作为一种替代的语言形式。

2. 标准STRIPS语言

2.1 基本概念和符号

STRIPS(Stanford Research Institute Problem Solver)最初由Fikes和尼尔森(1971年)提出,至今仍在使用,尽管有些修改或扩展。STRIPS的主要优点在于其强大的表达能力(主要得益于所谓的封闭世界假设),同时允许高效的规划算法。

STRIPS语言用于描述规划问题的初始状态、目标状态和操作符。每个操作符都有预条件和效果。以下是STRIPS语言的基本符号:

  • 初始状态 :描述问题的起始状态。
  • 目标状态 :描述希望达到的状态。
  • 操作符 :描述可以执行的动作,包括预条件和效果。
2.1.1 积木世界示例

让我们通过一个简单的积木世界示例来理解STRIPS语言。这个世界由四个不同的积木A、B、C和D组成。每个世界的状态可以通过以下关系来描述:

  • ontable(A) :积木A在桌子上。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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