17、通用规划与增量探索

通用规划与增量探索

1. 引言

在人工智能领域，规划是指通过一系列行动将给定的状态转变为满足一组预定义目标的状态。传统的规划方法通常针对单一初始状态生成解决方案，而在现实世界中，面对的是复杂多变的环境，单一的解决方案往往难以应对所有可能的初始状态。因此，通用规划（Universal Planning）和增量探索（Incremental Exploration）成为了研究热点。通用规划旨在生成适用于所有可能初始状态的规划，而增量探索则通过逐步扩展已有规划来应对更大的状态空间，从而提高规划的效率和适用性。

2. 通用规划

通用规划的核心思想是生成一个规划，该规划不仅适用于单一初始状态，还能处理所有可能的初始状态。通过这种方法，规划器可以在不确定的环境中提供更广泛的解决方案。通用规划的一个典型应用场景是机器人导航，其中机器人需要在动态环境中找到从起点到终点的最佳路径。

2.1 通用规划的定义

通用规划可以被定义为一个广度优先搜索树，其中每个节点代表一个状态，边代表从一个状态到另一个状态的动作。搜索是从顶层目标开始向后进行的，对于计划当前层的每个节点，都会生成所有（新的和一致的）前驱节点。一组节点的前驱节点集合也被称为前像。

2.2 通用规划的优势

通用规划的优势在于它可以处理不确定性和复杂性。通过生成适用于所有可能初始状态的规划，规划器可以在不确定的环境中提供更广泛的解决方案。此外，通用规划还可以提高规划的效率，因为它不需要为每个新的初始状态重新生成规划。

3. 增量探索

增量探索是一种通过逐步扩展已有规划来应对更大或更复杂的状态空间的方法。增量探索的