| 致谢 | 第1-6页 |
| ACKNOWLEDGMENTS | 第6-7页 |
| 中文摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-19页 |
| 1 Introduction | 第19-31页 |
| ·Application-oriented AI Planning | 第19-23页 |
| ·Motivations and Approaches | 第23-29页 |
| ·Intelligence Engineering | 第23-25页 |
| ·Knowledge-based Planning | 第25-26页 |
| ·Tasks and Approaches | 第26-29页 |
| ·Contributions | 第29-30页 |
| ·Document Outline | 第30-31页 |
| 2 Backgounds | 第31-52页 |
| ·Classical Planning | 第31-32页 |
| ·HTN Planning | 第32-43页 |
| ·Theoritical Framework | 第32-38页 |
| ·OTD algorithm and SHOP2 planner | 第38-41页 |
| ·Binding Process of SHOP2 | 第41-43页 |
| ·Model-based Approaches in AI Planning | 第43-48页 |
| ·BDD-based Model Checking | 第44-45页 |
| ·SetGraph-based Matching | 第45-48页 |
| ·Planning in Hybrid Environment | 第48-51页 |
| ·Summary | 第51-52页 |
| 3 HTN Planning based on SOAR Model | 第52-92页 |
| ·Model-based HTN Planning | 第52-55页 |
| ·SOAR Model | 第55-64页 |
| ·General Framework | 第55-57页 |
| ·Model of Object | 第57-58页 |
| ·Model of Objects Set | 第58-60页 |
| ·Model of Objects Connection | 第60-61页 |
| ·Model of Objects Hierarchy | 第61-62页 |
| ·Model of Objects Attributes | 第62-64页 |
| ·Binding on SOAR Model | 第64-74页 |
| ·BT: Binding Algorithm on Type | 第65-68页 |
| ·BM: Binding Algorithm on Membership | 第68-71页 |
| ·BC: Binding Algorithn on Connection | 第71-74页 |
| ·Experiments | 第74-83页 |
| ·Logistics | 第75-79页 |
| ·Rovers | 第79-83页 |
| ·Complexity Analysis of SOAR-based Binding | 第83-90页 |
| ·Discussion and Conclusion | 第90-91页 |
| ·Summary | 第91-92页 |
| 4 Planning in Hybrid Dynamic Environment | 第92-117页 |
| ·Motivation | 第92-93页 |
| ·Integrating Simulation with HTN Planning | 第93-96页 |
| ·Frameworks | 第93-95页 |
| ·Interaction Proccess | 第95-96页 |
| ·Improved OTD Algorithm based on Euler Method | 第96-99页 |
| ·Euler's Method | 第96-98页 |
| ·Improved OTD Algortihm | 第98-99页 |
| ·Coupling Reasoning and Computing for HTN Planning | 第99-100页 |
| ·Failure Treatment Plan Generation | 第100-105页 |
| ·Definitions | 第101-102页 |
| ·Description of System State | 第102页 |
| ·Task and Operator | 第102-104页 |
| ·Task Decomposition Strategy | 第104-105页 |
| ·Application in Power Plant | 第105-115页 |
| ·Thermal Power Unit | 第105-106页 |
| ·Vacuum Decreasing of Condensing System | 第106-107页 |
| ·Simulation Model | 第107-111页 |
| ·Planning Model | 第111-113页 |
| ·Example | 第113-115页 |
| ·Conclusion | 第115-117页 |
| 5 Multiple Plans Generation in HTN Planning | 第117-129页 |
| ·Plan Evaluation | 第117-118页 |
| ·Multiple Plans Generation Algorithm | 第118-124页 |
| ·Planning Trace in OTD Algorithm | 第118-119页 |
| ·Segmented Back Tracking | 第119-122页 |
| ·Algorithm | 第122-124页 |
| ·Experiments | 第124-128页 |
| ·Logistics | 第124-126页 |
| ·Rovers | 第126-128页 |
| ·Conclusion | 第128页 |
| ·Summary | 第128-129页 |
| 6 MIPL: An Integrated Planning Language | 第129-157页 |
| ·Modelica | 第129-131页 |
| ·Extensions | 第131-139页 |
| ·Principles and Framework | 第131-132页 |
| ·Component and Hierarchy Description | 第132-134页 |
| ·Relationship Description | 第134-135页 |
| ·Hybrid Systems Description | 第135-136页 |
| ·HTN Planning Domain and Problem | 第136-137页 |
| ·Hybrid Precondition | 第137-138页 |
| ·Code Size Analysis | 第138-139页 |
| ·Compiling Process | 第139-145页 |
| ·General Schemes | 第139页 |
| ·Model Graph Generation | 第139-141页 |
| ·Model Flattening | 第141-143页 |
| ·Consistency Checking | 第143-145页 |
| ·Planning Framework | 第145-146页 |
| ·Application 1: Transportation and Logistic | 第146-147页 |
| ·Application 2: A Framework for Vehicle Assembling | 第147-155页 |
| ·Knowledge Base Structure | 第148-149页 |
| ·Virtual Assembly | 第149页 |
| ·Assembling Action based on VA Binding | 第149-152页 |
| ·Task Hierarchy and Decomposition Method | 第152-153页 |
| ·Electric Bicycle Assembly | 第153-155页 |
| ·Conclusion | 第155-156页 |
| ·Summary | 第156-157页 |
| 7 Integrating Ontology with HTN Planning | 第157-177页 |
| ·Ontology and AI Planning | 第157-159页 |
| ·Protégé Environment | 第159-160页 |
| ·SOAR-HTN: An Ontology Architecture for AI Planning | 第160-166页 |
| ·General Architecture | 第160-162页 |
| ·SOAR Ontology | 第162-164页 |
| ·Strategy Ontology | 第164-165页 |
| ·Problem and Solution Ontology | 第165-166页 |
| ·Industrial Enterprise Knowledge Modeling | 第166-172页 |
| ·Modeling Approach | 第166-168页 |
| ·Knowledge Layers of Industrial Enterprise | 第168-169页 |
| ·Ontology Implementaiton | 第169-172页 |
| ·PlanningTab: A Graphical Planning Environment | 第172-175页 |
| ·Planning-System Ontology | 第172-173页 |
| ·PlanningTab | 第173-175页 |
| ·Use Case | 第175页 |
| ·Related Works and Discussion | 第175-176页 |
| ·Summary | 第176-177页 |
| 8 Conclusions and Future Works | 第177-181页 |
| ·Conclusions | 第177-179页 |
| ·Future Research Directions | 第179-181页 |
| Bibliography | 第181-193页 |
| Appendix A: Syntax of MIPL(BNF) | 第193-197页 |
| A.1 General Architecture | 第193页 |
| A.2 Sort Clause | 第193-194页 |
| A.3 Relation Clause | 第194页 |
| A.4 Equation Clause | 第194页 |
| A.5 Planning Domain Class | 第194-195页 |
| A.6 Planning Problem Class | 第195-197页 |
| Appendix B: Condensing System Model in MIPL | 第197-200页 |
| 作者攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第200-202页 |
| 学位论文数据集 | 第202页 |
