基于粗糙集的智能规划模型的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 引言 | 第7-8页 |
| 第一章智能规划概述 | 第8-16页 |
| 1.1 智能规划的基本概念 | 第8-9页 |
| 1.2 智能规划的发展 | 第9-11页 |
| 1.3 规划问题描述语言 | 第11-14页 |
| 1.3.1 STRIPS 表示 | 第11-12页 |
| 1.3.2 动作描述语言ADL | 第12页 |
| 1.3.3 规划领域定义语言PDDL | 第12-14页 |
| 1.4 规划的复杂度 | 第14页 |
| 1.5 规划研究项目和有关的会议情况 | 第14-16页 |
| 第二章规划图与人工智能规划 | 第16-25页 |
| 2.1 图规划（GraphPlan）方法 | 第16-19页 |
| 2.2 规划图的互斥延迟算法 | 第19-21页 |
| 2.3 图规划下的条件效果 | 第21-22页 |
| 2.4 利用兄弟元件改进要素扩展法 | 第22-25页 |
| 第三章粗糙集理论 | 第25-34页 |
| 3.1 粗糙集理论研究概况 | 第25-26页 |
| 3.2 粗糙集的基本概念 | 第26-28页 |
| 3.2.1 知识与不可分辨关系 | 第26-27页 |
| 3.2.2 粗糙集的上近似、下近似和边界区 | 第27页 |
| 3.2.3 粗糙集中域理论 | 第27-28页 |
| 3.3 信息系统及简化 | 第28-32页 |
| 3.3.1 信息系统知识表达系统 | 第28-29页 |
| 3.3.2 决策表 | 第29页 |
| 3.3.3 属性的简化和核 | 第29-31页 |
| 3.3.4 属性值的简化和值核 | 第31-32页 |
| 3.4 粗糙集理论的特点 | 第32-34页 |
| 第四章基于粗糙集的智能规划研究 | 第34-44页 |
| 4.1 智能规划中的不确定性 | 第34-35页 |
| 4.2 智能规划的学习 | 第35-37页 |
| 4.2.1 智能规划中学习的目的 | 第35-36页 |
| 4.2.2 智能规划中学习的阶段 | 第36页 |
| 4.2.3 智能规划中学习的类型 | 第36-37页 |
| 4.3 粗规划表示 | 第37-41页 |
| 4.3.1 粗规划问题 | 第37-38页 |
| 4.3.2 粗规划的初始状态 | 第38-39页 |
| 4.3.3 粗糙动作 | 第39-40页 |
| 4.3.4 粗规划目标 | 第40页 |
| 4.3.5 规划的上近似集和下近似集 | 第40-41页 |
| 4.4 粗规划问题的求解模型 | 第41页 |
| 4.5 基于规划图的粗规划算法 | 第41-44页 |
| 4.5.1 粗规划图的构造 | 第41-43页 |
| 4.5.2 粗规划图的搜索过程 | 第43-44页 |
| 第五章总结 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 附录 A 第一届规划调度系统比赛 | 第49-51页 |
| 附录 B 第二届规划调度系统比赛 | 第51-53页 |
| 附录 C 第三届规划调度系统比赛 | 第53-55页 |
| 附录 D 第四届规划调度系统比赛 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第58页 |
