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目次
商品簡介
智能規劃與規劃識別是人工智能研究領域的熱點問題。本書分門別類地介紹了最近十幾年國內外相關研究的主要成果，著重介紹了在圖規劃框架下智能規劃的研究工作。主要有圖規劃、最小承諾圖規劃、靈活圖規劃、數值圖規劃、時序規劃、不確定規劃。對于規劃識別主要介紹了Kautz的規劃識別理論、基於目標圖分析的目標識別、基於回歸圖分析的規劃識別，以及對手規劃的識別與應對等。 本書可作為計算機專業碩士研究生或博士研究生教材，也可供研究人員和工程技術人員參考。
目次
前言
第一章 緒論
1.1 智能規劃發展歷史
1.2 智能規劃的應用
1.2.1 在航空航天中的應用
1.2.2 在機器人中的應用
1.2.3 在智能工廠中的應用
1.2.4 在商業中的應用
1.3 本書概要
參考文獻
第二章 規劃表示語言
2.1 STRIPS表示
2.2 動作描述語言
2.3 規劃領域定義語言
2.3.1 PDDL的提出及其背景
2.3.2 PDDL各版本簡介
2.4 規劃語言的發展
參考文獻
第三章 圖規劃
3.1 經典規劃
3.1.1 問題定義
3.1.2 狀態空間規劃
3.1.3 規劃空間規劃
3.1.4 偏序規劃與全序規劃
3.1.5 現代經典規劃
3.2 圖規劃方法
3.2.1 基本概念
3.2.2 擴張規劃圖算法
3.2.3 搜索有效規劃算法
3.2.4 Graphplan的局限性與未解決的問題
3.3 求解方向的變形
3.3.1 正向求解
3.3.2 反向求解
3.3.3 基於雙向並行的圖規劃
3.4 最小承諾的圖規劃
3.4.1 預備知識
3.4.2 最小承諾的圖規劃算法
3.4.3 簡單的規劃問題舉例
3.4.4 最小承諾的圖規劃算法的優缺點
3.5 圖規劃中的條件效果
3.5.1 條件效果
3.5.2 全擴展法
3.5.3 要素擴展法
3.5.4 IPP擴展法
3.5.5 利用兄弟元件改進要素擴展法
3.5.6 四種方法的比較
3.6 利用約束可滿足問題在規劃圖中求解
3.6.1 約束可滿足問題
3.6.2 約束可滿足問題求解技術
3.6.3 利用EBL和DDB提高圖規劃搜索效率
3.7 靈活圖規劃算法
3.7.1 圖規劃的局限性
3.7.2 靈活圖規劃問題
3.7.3 靈活圖規劃算法描述
3.7.4 靈活圖規劃方法特性
3.8 數值圖規劃
3.8.1 ADL中的基本概念
3.8.2 BRL
3.8.3 搜索算法
3.9 時序規劃
3.9.1 概述
3.9.2 時序動作
3.9.3 時序規劃圖
3.9.4 解搜索
參考文獻
第四章 啟發式規劃方法
4.1 啟發式的設計原則——放松
4.2 HSP
4.2.1 啟發式
4.2.2 搜索算法
4.2.3 HSP2.0——最優最先搜索規劃器
4.3 HSP—r
4.3.1 狀態空間
4.3.2 啟發式
4.3.3 互斥
4.3.4 搜索算法
4.3.5 相關工作
4.4 FF規劃系統
4.4.1 FF系統結構
4.4.2 符號說明
4.4.3 用Graphplan作為啟發式估計
4.4.4 爬山算法的一個新的變體
4.4.5 剪枝技術
4.4.6 擴展到ADL域
4.5 LPG
4.5.1 在動作圖空間中的局部搜索
4.5.2 相鄰狀態的提煉
4.5.3 模型化規劃質量
4.6 小結
參考文獻
第五章 符號模型檢測理論
5.1 域描述語言NADL
5.1.1 采用NADL描述的規劃問題
5.1.2 NADL語法
5.1.3 NADL語義
5.1.4 NADL的OBDD表示
5.2 符號模型檢測方法的由來
5.3 邏輯及形式化表示
5.3.1 量化布爾公式
5.3.2 Kripke結構
5.3.3 計算樹邏輯
5.4 二元決策圖
5.4.1 OBDD的值
5.4.2 BDD的化簡
5.5 符號模型檢測
5.6 轉移關係的劃分
參考文獻
第六章 不確定規劃
6.1 不確定規劃簡介
6.1.1 不確定規劃問題
6.1.2 不確定規劃問題的解
6.1.3 不確定規劃方法
6.2 圖規劃框架下的概率規劃
6.2.1 PGP概述
6.2.2 圖規劃框架下的表示方法
6.2.3 圖擴張算法
6.2.4 有效規劃提取算法
6.2.5 縮減狀態空間方法
6.2.6 結論及未解決的問題
6.3 一致圖規劃
6.3.1 CGP概述
6.3.2 預備知識
6.3.3 CGP算法
6.3.4 結論及未解決的問題
6.4 感知圖規劃
6.4.1 SGP概述
6.4.2 預備知識
6.4.3 SGP算法
6.4.4 結論
參考文獻
第七章 五屆國際規劃比賽綜述
7.1 第一屆國際規劃競賽IPC—1
7.1.1 參賽規劃器
7.1.2 比賽所用的語言及測試域
7.1.3 比賽結果
7.1.4 冠軍介紹
7.2 第二屆國際規劃競賽IPC—2
7.2.1 參賽規劃器
7.2.2 比賽所用的語言及測試域
7.2.3 比賽結果
7.2.4 冠軍介紹
7.3 第三屆國際規劃競賽IPC—3
7.3.1 參賽規劃器
7.3.2 比賽所用的語言及測試域
7.3.3 比賽結果
7.3.4 冠軍介紹
7.4 第四屆國際規劃競賽IPC—4
7.4.1 參賽規劃器
7.4.2 比賽所用的語言及測試域
7.4.3 比賽結果
7.4.4 冠軍介紹
7.5 第五屆國際規劃競賽IPC—5
7.5.1 參賽規劃器
7.5.2 比賽所用的語言及測試域
7.5.3 比賽結果
7.5.4 冠軍介紹
7.6 智能規劃中未解決的問題與展望
參考文獻
第八章 規劃識別
8.1 規劃識別綜述
8.1.1 規劃識別的分類
8.1.2 規劃識別的方法
8.1.3 規劃識別的應用
8.2 Kautz的規劃識別理論
8.2.1 相關概念
8.2.2 事件層描述
8.2.3 四種假設
8.2.4 舉例
8.2.5 Kautz規劃識別算法
8.3 基於目標圖分析的目標識別
8.3.1 域表示
8.3.2 目標圖、有效規劃和一致目標
8.3.3 目標識別算法
8.3.4 目標冗余以及最一致目標
8.4 基於回歸圖的規劃識別方法
8.4.1 域表示
8.4.2 回歸圖
8.4.3 回歸圖算法
8.5 關鍵問題與展望
8.5.1 關鍵問題
8.5.2 展望
參考文獻
第九章 對手規劃
9.1 對手規劃簡介
9.1.1 對手規劃的定義
9.1.2 對手規劃領域的特點
9.1.3 對手規劃問題的發展
9.2 對手規劃的識別與應對
9.2.1 基於目標驅動的HTN規劃方法
9.2.2 基於OBDD的強循環對手規劃方法
9.2.3 戰術規劃識別
9.2.4 網絡信息對抗領域的規劃方法簡介
9.3 對手規劃領域存在的問題與研究展望
9.3.1 對手規劃領域存在的問題
9.3.2 對手規劃研究的展望
參考文獻
附錄A 相關項目與會議
附錄B 主要智能規劃器
第一章 緒論
1.1 智能規劃發展歷史
1.2 智能規劃的應用
1.2.1 在航空航天中的應用
1.2.2 在機器人中的應用
1.2.3 在智能工廠中的應用
1.2.4 在商業中的應用
1.3 本書概要
參考文獻
第二章 規劃表示語言
2.1 STRIPS表示
2.2 動作描述語言
2.3 規劃領域定義語言
2.3.1 PDDL的提出及其背景
2.3.2 PDDL各版本簡介
2.4 規劃語言的發展
參考文獻
第三章 圖規劃
3.1 經典規劃
3.1.1 問題定義
3.1.2 狀態空間規劃
3.1.3 規劃空間規劃
3.1.4 偏序規劃與全序規劃
3.1.5 現代經典規劃
3.2 圖規劃方法
3.2.1 基本概念
3.2.2 擴張規劃圖算法
3.2.3 搜索有效規劃算法
3.2.4 Graphplan的局限性與未解決的問題
3.3 求解方向的變形
3.3.1 正向求解
3.3.2 反向求解
3.3.3 基於雙向並行的圖規劃
3.4 最小承諾的圖規劃
3.4.1 預備知識
3.4.2 最小承諾的圖規劃算法
3.4.3 簡單的規劃問題舉例
3.4.4 最小承諾的圖規劃算法的優缺點
3.5 圖規劃中的條件效果
3.5.1 條件效果
3.5.2 全擴展法
3.5.3 要素擴展法
3.5.4 IPP擴展法
3.5.5 利用兄弟元件改進要素擴展法
3.5.6 四種方法的比較
3.6 利用約束可滿足問題在規劃圖中求解
3.6.1 約束可滿足問題
3.6.2 約束可滿足問題求解技術
3.6.3 利用EBL和DDB提高圖規劃搜索效率
3.7 靈活圖規劃算法
3.7.1 圖規劃的局限性
3.7.2 靈活圖規劃問題
3.7.3 靈活圖規劃算法描述
3.7.4 靈活圖規劃方法特性
3.8 數值圖規劃
3.8.1 ADL中的基本概念
3.8.2 BRL
3.8.3 搜索算法
3.9 時序規劃
3.9.1 概述
3.9.2 時序動作
3.9.3 時序規劃圖
3.9.4 解搜索
參考文獻
第四章 啟發式規劃方法
4.1 啟發式的設計原則——放松
4.2 HSP
4.2.1 啟發式
4.2.2 搜索算法
4.2.3 HSP2.0——最優最先搜索規劃器
4.3 HSP—r
4.3.1 狀態空間
4.3.2 啟發式
4.3.3 互斥
4.3.4 搜索算法
4.3.5 相關工作
4.4 FF規劃系統
4.4.1 FF系統結構
4.4.2 符號說明
4.4.3 用Graphplan作為啟發式估計
4.4.4 爬山算法的一個新的變體
4.4.5 剪枝技術
4.4.6 擴展到ADL域
4.5 LPG
4.5.1 在動作圖空間中的局部搜索
4.5.2 相鄰狀態的提煉
4.5.3 模型化規劃質量
4.6 小結
參考文獻
第五章 符號模型檢測理論
5.1 域描述語言NADL
5.1.1 采用NADL描述的規劃問題
5.1.2 NADL語法
5.1.3 NADL語義
5.1.4 NADL的OBDD表示
5.2 符號模型檢測方法的由來
5.3 邏輯及形式化表示
5.3.1 量化布爾公式
5.3.2 Kripke結構
5.3.3 計算樹邏輯
5.4 二元決策圖
5.4.1 OBDD的值
5.4.2 BDD的化簡
5.5 符號模型檢測
5.6 轉移關係的劃分
參考文獻
第六章 不確定規劃
6.1 不確定規劃簡介
6.1.1 不確定規劃問題
6.1.2 不確定規劃問題的解
6.1.3 不確定規劃方法
6.2 圖規劃框架下的概率規劃
6.2.1 PGP概述
6.2.2 圖規劃框架下的表示方法
6.2.3 圖擴張算法
6.2.4 有效規劃提取算法
6.2.5 縮減狀態空間方法
6.2.6 結論及未解決的問題
6.3 一致圖規劃
6.3.1 CGP概述
6.3.2 預備知識
6.3.3 CGP算法
6.3.4 結論及未解決的問題
6.4 感知圖規劃
6.4.1 SGP概述
6.4.2 預備知識
6.4.3 SGP算法
6.4.4 結論
參考文獻
第七章 五屆國際規劃比賽綜述
7.1 第一屆國際規劃競賽IPC—1
7.1.1 參賽規劃器
7.1.2 比賽所用的語言及測試域
7.1.3 比賽結果
7.1.4 冠軍介紹
7.2 第二屆國際規劃競賽IPC—2
7.2.1 參賽規劃器
7.2.2 比賽所用的語言及測試域
7.2.3 比賽結果
7.2.4 冠軍介紹
7.3 第三屆國際規劃競賽IPC—3
7.3.1 參賽規劃器
7.3.2 比賽所用的語言及測試域
7.3.3 比賽結果
7.3.4 冠軍介紹
7.4 第四屆國際規劃競賽IPC—4
7.4.1 參賽規劃器
7.4.2 比賽所用的語言及測試域
7.4.3 比賽結果
7.4.4 冠軍介紹
7.5 第五屆國際規劃競賽IPC—5
7.5.1 參賽規劃器
7.5.2 比賽所用的語言及測試域
7.5.3 比賽結果
7.5.4 冠軍介紹
7.6 智能規劃中未解決的問題與展望
參考文獻
第八章 規劃識別
8.1 規劃識別綜述
8.1.1 規劃識別的分類
8.1.2 規劃識別的方法
8.1.3 規劃識別的應用
8.2 Kautz的規劃識別理論
8.2.1 相關概念
8.2.2 事件層描述
8.2.3 四種假設
8.2.4 舉例
8.2.5 Kautz規劃識別算法
8.3 基於目標圖分析的目標識別
8.3.1 域表示
8.3.2 目標圖、有效規劃和一致目標
8.3.3 目標識別算法
8.3.4 目標冗余以及最一致目標
8.4 基於回歸圖的規劃識別方法
8.4.1 域表示
8.4.2 回歸圖
8.4.3 回歸圖算法
8.5 關鍵問題與展望
8.5.1 關鍵問題
8.5.2 展望
參考文獻
第九章 對手規劃
9.1 對手規劃簡介
9.1.1 對手規劃的定義
9.1.2 對手規劃領域的特點
9.1.3 對手規劃問題的發展
9.2 對手規劃的識別與應對
9.2.1 基於目標驅動的HTN規劃方法
9.2.2 基於OBDD的強循環對手規劃方法
9.2.3 戰術規劃識別
9.2.4 網絡信息對抗領域的規劃方法簡介
9.3 對手規劃領域存在的問題與研究展望
9.3.1 對手規劃領域存在的問題
9.3.2 對手規劃研究的展望
參考文獻
附錄A 相關項目與會議
附錄B 主要智能規劃器
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