陈建林
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
- 供职机构：湘潭大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省重点学科建设项目湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 强循环规划的观察信息约简被引量：2
- 2012年
- 在现实的规划领域中,观察信息的获得需要花费一定的代价,然而对于一个规划解来说,一些观察信息在执行规划解的过程中是不会被用到的,所以如何把这些不必要的观察信息去除从而节省实际过程中的成本是非常有必要的。针对强循环规划的观察信息展开研究,提出了一个对强循环规划观察信息进行约简的算法,该算法能够找出在完全可观察条件下强循环规划的最小观察变量集合,通过使用最小观察变量集合,可以进一步提高执行强循环规划解的效率。
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- 正向搜索方法求强规划解被引量：6
- 2011年
- 以规划领域中的不确定状态转移系统作为研究对象,设计了求强规划解问题中的状态分层方法,状态被分层以后,求强规划解只需要从初始状态出发,逐次向下层状态转移到目标状态就可以了,在此基础上,设计了用正向搜索方法求强规划解的算法。实验结果表明:所设计的算法比用反向搜索方法求强规划解算法的效率高。
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- 一种求解最小权值强规划的方法被引量：4
- 2011年
- 以规划领域中的不确定状态转移系统作为研究对象,给出最小权值强规划解的概念,提出一种求最小权值强规划解的方法。该方法可以求解与动作代价相关的数值规划问题,在不确定状态转移系统的执行动作上增加权值来表示动作的代价,在此基础上设计求解最小权值强规划解的算法。实验结果表明,该算法能有效求解最小权值强规划解,且比用反向搜索方法求强规划解的算法效率高。
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- 强规划解、弱规划解的研究
- 智能规划的研究是人工智能研究领域的一个重要分支,在具体的实际应用中具有重要的意义。虽然基于模型检测的规划方法发展时间不长,但是可以用其来解决很多问题,例如求解不确定规划领域的规划问题,现在已成为了一个重要的研究领域。由于...
- 陈建林
- 文献传递
- 确定树求强规划解被引量：1
- 2012年
- 定义了确定树,设计了求确定树的方法。基于该方法设计了求强规划解的算法,找到每个初始状态对应的确定树,在找到确定树之后,求强规划解不需要从目标状态一直搜索到初始状态,只需要从目标状态反向找到确定树的任意一个节点,再通过这个节点在确定树中反向搜索到初始状态从而得到一个强规划解。实验结果表明:所设计的算法比用反向搜索方法求强规划解的算法的效率高。
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- 关键词：反向搜索
