方、程;Andrew J.王。;布莱恩·威廉姆斯。 临时概率计划的机会约束静态计划。 （英语） Zbl 07639822号 J.阿蒂夫。智力。研究（JAIR） 75, 1323-1372 (2022). 摘要：不确定性下的时间管理对大型项目至关重要。从空间探索到工业生产，都需要安排和执行活动。给出了复杂的定时规范。为了生成对活动持续时间的不确定性具有鲁棒性的时间表，之前的工作重点是使用区间不确定性表示的问题框架。然而，这种方法无法利用已知的持续时间内的概率分布。在这篇文章中，我们集中讨论了持续时间不确定的时间问题的概率公式，称为概率简单时间问题。由于分布结果的范围往往是无限的，我们考虑机会受限解决方案，保证满足时间约束的概率。通过考虑不确定持续时间的分布，我们能够将风险作为一种资源，对结果的相对可能性进行推理，并得出更高的效用解决方案。我们首先通过将问题编码为凸程序来演示我们的方法。然后，我们开发了一种更有效的混合算法，其父解算器生成风险分配，其子解算器为特定风险分配生成时间表。子进程通过利用现有的间隔调度算法来提高效率，而父进程通过提取风险分配冲突来提高效率。通过比较风险分配生成的调度与有界不确定性推理生成的调度的效用，我们进行了数值实验，以显示推理相对于概率不确定性的优势。我们还实证表明，通过合并冲突导向风险分配，解决时间大大缩短。 引用于1文件 MSC公司： 68泰克 人工智能 关键词：概率推理;时间推理 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Fang}等人，J.Artif。智力。研究（JAIR）75，1323--1372（2022；Zbl 07639822） 全文： 内政部 参考文献： [1] ACC’07，第1759-1761页。电气与电子工程师协会。 [2] 第47届IEEE会议，第3427-3432页。电气与电子工程师协会 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。