| 【中文题名】 | 基于概率目标图分析的规划识别 |
| 【英文题名】 | The Plan Recognition Based on Probabilistic Goal Graph |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-7-7 |
| 【中关键词】 | 人工智能,规划识别,概率规划识别,目标图分析,概率目标图分析, |
| 【英关键词】 | AI,Intelligent Plan Recognition,Probabilistic Plan Recognition,goal graph,probabilistic goal graph, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 智能规划识别是人工智能研究领域近年来发展起来的一个热门分支,由于其广泛的实用性,受到研究者的高度重视。尤其是具有不完全信息和不确定信息的规划识别问题已经成为智能规划识别中的研究重点。在各种研究方法中,由于概率方法能较准确地对不确定信息定量描述,因此研究动作具有概率输出的概率规划识别方法体现了较强的优越性,这个方法得到了研究者的肯定,并在此基础上产生了大量的算法。基于目标图分析的规划识别算法是近几年出现的优秀的规划识别算法之一。本文首先从域表示、目标图的构造等几个方面对基于目标图分析的规划识别算法进行了扩展,并给出了因果连接强度、相关动作支持强度、有效规划的可信度、一致目标的强度等一系列新的定义,通过新给出的定义我们成功的给出了基于概率目标图分析的规划识别算法,使这样既保留了基于目标图规划识别的原有优点,又使基于目标图的规划识别具有处理概率规划的能力,使基于目标图的概率规划识别能够更好地运用到各个应用领域中。 |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
3-4 |
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英文摘要 |
4-5 |
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目录 |
5-6 |
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引言 |
6-8 |
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第一章 规划识别概述 |
8-18 |
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1.1 规划识别简介 |
8-13 |
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1.1.1 规划识别的分类及其应用 |
8-10 |
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1.1.2 规划识别的发展过程及方法 |
10-13 |
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1.2 当前规划识别算法的分析 |
13-16 |
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1.2.1 衡量规划识别算法的标准 |
13 |
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1.2.2 几种主要算法的分析 |
13-16 |
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1.3 基于目标图的规划识别 |
16-18 |
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第二章 概率目标图 |
18-25 |
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2.1 概率目标图域表示 |
18-21 |
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2.2 概率目标图 |
21-23 |
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2.3 概率有效规划和概率一致目标 |
23-25 |
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第三章 基于概率目标图的规划识别算法 |
25-33 |
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3.1 构造目标图 |
25-26 |
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3.1.1 目标扩展 |
25-26 |
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3.1.2 动作扩展 |
26 |
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3.2 识别一致目标和有效规划 |
26-27 |
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3.3 概率目标图的分析算法 |
27-28 |
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3.4 目标冗余 |
28-29 |
|
3.5 一个例子：扩展的公文包域中的规划识别 |
29-33 |
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第四章 总结 |
33-34 |
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参考文献 |
34-37 |
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附录 A 第一届规划调度系统比赛 |
37-39 |
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附录 B 第二届规划调度系统比赛 |
39-41 |
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附录 C 第三届规划调度系统比赛 |
41-43 |
|
附录 D 第四届规划调度系统比赛 |
43-46 |
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致谢 |
46-47 |
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论文发表情况 |
47 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387353 |
