通过规划图分析快速规划

审核人：约翰·托马斯·里奇多夫

Blum和Furst介绍了他们在类似STRIPS的领域中的规划工作。他们描述了一个规划师Graphplan，它基于一种使用图形搜索和分析的规划方法。规划图的使用减少了解决规划问题时的总体搜索，并提供了组织和维护搜索信息的方法。作者讨论了规划图的层次性，在规划图中，层次在命题（描述）和动作（操作符）之间交替。图中的边表示两者之间的关系。各种功能使搜索更加高效。注意互斥关系的识别和传播，这可以大大减少搜索量。如果识别的子目标稍后在搜索中再次出现，则在时间t记录搜索结果的记忆步骤可以有效地减少搜索时间。作者给出了将Graphplan与其他已知规划师进行比较的实验结果。分析中使用了标准问题，包括火箭问题、爆胎问题、猴子和香蕉问题以及冰箱问题。在所有这些领域，Graphplan都优于其他规划师，大大缩短了规划时间。其他人工领域的测试也得出了类似的结果。作者将这种出色的表现归功于互斥和记忆。他们认为，未来的改进可以通过使用学习、对称检测、双向搜索和流算法来实现。这篇信息丰富的论文扩展了规划在一个著名问题领域的能力，并提供了其有效性的实证证据。学习过人工智能并在搜索算法和图形表示方面有一定背景的人可以使用它。由于算法的重要性质是以定理的形式给出的，并且有证明，因此需要一些数学上的复杂性。作者提到一个网站(http://www.cs.cmu.edu/~avrim/graphplan.html），包括代码、示例和动画。这个网站大大增加了他们的书面工作。