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A.波赞科。；费尔南德斯，S。；D.博拉霍。

学习驱动的目标生成。 （英语） Zbl 1462.68176号

AI社区。 31，第2期，137-150（2018）.
概要：自动规划处理推理过程，其中必须使用一些操作从初始状态实现一组目标。大多数规划工作都有一个静态的目标观；它们是在规划过程开始时给出的，不会随着规划和/或计划执行而改变。然而，在许多现实领域中，代理需要考虑动态目标管理。在本文中，我们建议通过学习近期目标何时出现来提高规划代理的性能。学习到的预测模型允许代理执行某种预期规划，其中规划过程不仅考虑当前目标，还考虑未来的预测目标。我们还研究了在哪些条件下，这种预期方法优于标准规划方法。最后，给出了支持我们假设的实验。

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）

关键词：

人工智能；自动化规划；目标推理；预先计划

软件：

PDDL公司；SUMO公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Pozanco}等人，AI Commun。31，第2号，137-150（2018；Zbl 1462.68176）
全文： 内政部

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