| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 智能规划简介 | 第11页 |
| 1.2 智能规划研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究工作 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 规划问题的表示与求解方法 | 第15-26页 |
| 2.1 智能规划的表示方法 | 第15-22页 |
| 2.1.1 经典规划表示 | 第16-19页 |
| 2.1.2 状态变量表示 | 第19-20页 |
| 2.1.3 HTN规划表示 | 第20-21页 |
| 2.1.4 规划表示方法总结 | 第21-22页 |
| 2.2 规划问题的求解方法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 基于SAT的规划方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 图规划 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于启发式搜索的规划方法 | 第24-25页 |
| 2.2.4 规划求解方法小结 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 Landmark与其排序关系 | 第26-35页 |
| 3.1 相关背景 | 第26页 |
| 3.2 规划问题和符号 | 第26-27页 |
| 3.3 Landmark | 第27-28页 |
| 3.3.1 landmark定义 | 第27页 |
| 3.3.2 landmark近似求解算法 | 第27-28页 |
| 3.4 Landmark排序方法 | 第28-31页 |
| 3.4.1 necessary排序关系 | 第29页 |
| 3.4.2 greedynecessary排序关系 | 第29-30页 |
| 3.4.3 reasonable排序关系 | 第30页 |
| 3.4.4 排序关系小结 | 第30-31页 |
| 3.5 Landmark信息的应用 | 第31-33页 |
| 3.5.1 Landmark在SAT规划中的应用 | 第31页 |
| 3.5.2 Landmark在规划问题分解中的应用 | 第31-32页 |
| 3.5.3 LMC启发式 | 第32-33页 |
| 3.5.4 利用landmark信息剪枝 | 第33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 Landmark可纳排序 | 第35-54页 |
| 4.1 研究背景 | 第35-36页 |
| 4.2 Landmark可纳排序关系定义 | 第36-37页 |
| 4.3 Landmark可纳排序关系计算 | 第37-41页 |
| 4.3.1 依赖关系定义 | 第38页 |
| 4.3.2 可纳排序关系的一个充分条件 | 第38-40页 |
| 4.3.3 landmark可纳排序求解算法 | 第40-41页 |
| 4.4 在规划中使用landmark可纳排序关系 | 第41-42页 |
| 4.5 实验结果和对比 | 第42-52页 |
| 4.5.1 Blocks领域 | 第43-46页 |
| 4.5.2 Elevators领域 | 第46-48页 |
| 4.5.3 Satellite领域 | 第48-50页 |
| 4.5.4 Airport领域 | 第50-52页 |
| 4.5.5 实验小结 | 第52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 仓储领域规划应用 | 第54-73页 |
| 5.1 仓储领域与智能规划 | 第54-57页 |
| 5.1.1 仓储领域现状 | 第54页 |
| 5.1.2 仓储机器人简介 | 第54-56页 |
| 5.1.3 智能规划技术在仓储领域的应用前景 | 第56-57页 |
| 5.2 WUPT方法建模与求解 | 第57-64页 |
| 5.2.1 对象类型 | 第57-58页 |
| 5.2.2 谓词 | 第58页 |
| 5.2.3 行为建模 | 第58-60页 |
| 5.2.4 仓库地形建模 | 第60-62页 |
| 5.2.5 仓库领域描述 | 第62-63页 |
| 5.2.6 WUPT求解流程 | 第63-64页 |
| 5.3 实验 | 第64-71页 |
| 5.3.1 货物入库 | 第65-68页 |
| 5.3.2 货物出库 | 第68-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 工作总结 | 第73页 |
| 6.2 下一步工作方向 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第80页 |