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通过符号模型检查进行一致性规划。 (英语) Zbl 0963.68195号

总结:我们通过提出一种新的一致性规划方法来解决非确定性领域中的规划问题。一致性规划是一个问题,即找到一系列确保实现目标的行动,尽管领域存在不确定性。我们的方法基于将规划域表示为有限状态自动机。我们使用符号模型检查技术,特别是二进制决策图,来紧凑地表示和高效地搜索自动机。在本文中,我们做出了以下贡献。
首先,我们提出了一种通用的一致规划算法,该算法适用于初始条件和实际效果不确定的完全不确定域。该算法基于宽度优先、向后搜索,如果存在规划问题的解决方案,则返回最小长度的一致规划,否则终止该问题不允许一致解的结论。
其次,我们基于二进制决策图(BDD)提供了搜索空间的符号表示,这是从符号模型检查派生的搜索技术的基础。符号表示可以在单个计算步骤中分析潜在的大量状态集和转换,从而提供有效的实现。
第三,我们提出了CMBP(Conformant Model Based Planner),它是上述数据结构和算法的一种高效实现,直接基于BDD操作,允许搜索层的紧凑表示和搜索步骤的高效实现。
最后,我们将我们的方法与最先进的一致性规划师CGP、QBFPLAN和GPT进行了实验比较。我们的分析包括这些系统的分发包中的所有规划问题,以及其他强调一些特定因素的问题。我们的方法似乎是最有效的:CMBP严格来说比QBFPLAN和CGP更具表现力,并且在所有可能进行比较的问题中,CMBP的表现优于其竞争对手,有时甚至是数量级的。

MSC公司:

68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等)

软件:

NuSMV公司
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