| 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 概率规划概述 | 第8-19页 |
| 1.1 概率规划 | 第8-11页 |
| 1.1.1 状态表示 | 第8-9页 |
| 1.1.2 初始世界 | 第9页 |
| 1.1.3 动作表示 | 第9-10页 |
| 1.1.4 概率规划的定义 | 第10页 |
| 1.1.5 概率规划的类型 | 第10-11页 |
| 1.2 概率规划和不确定规划 | 第11-12页 |
| 1.3 概率规划复杂度 | 第12-15页 |
| 1.3.1 复杂类的介绍 | 第13-14页 |
| 1.3.2 各类概率规划的复杂度 | 第14-15页 |
| 1.4 概率规划语言 | 第15-17页 |
| 1.4.1 概率化的PDDL（PPDDL） | 第15-17页 |
| 1.4.2 其它语言 | 第17页 |
| 1.5 IPC-4 中关于概率规划的一些问题 | 第17-19页 |
| 第二章 图规划框架下的概率规划 | 第19-27页 |
| 2.1 图规划算法 | 第19-22页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第19页 |
| 2.1.2 有效规划与规划图 | 第19-20页 |
| 2.1.3 扩张规划图（extending planning graphs）算法 | 第20-21页 |
| 2.1.4 搜索有效规划算法 | 第21-22页 |
| 2.2 PGP 算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 马尔可夫决策问题(MDP) | 第22-23页 |
| 2.2.2 概率动作在规划图中的表示 | 第23页 |
| 2.2.3 启发式信息 | 第23-25页 |
| 2.2.4 规划图扩张与有效规划解搜索算法 | 第25-27页 |
| 第三章 MPGP 算法 | 第27-32页 |
| 3.1 算法背景 | 第27页 |
| 3.2 算法分析 | 第27-28页 |
| 3.3 命题互斥 | 第28页 |
| 3.4 规划图的扩张算法 | 第28-29页 |
| 3.5 搜索有效规划 | 第29页 |
| 3.6 例子和实验结果 | 第29-32页 |
| 3.6.1 概率积木世界 | 第29-31页 |
| 3.6.2 护城河和城堡问题 | 第31页 |
| 3.6.3 实验结果总结及后续的研究方向 | 第31-32页 |
| 第四章 MCPGP | 第32-41页 |
| 4.1 条件效果 | 第32页 |
| 4.2 处理方法 | 第32-36页 |
| 4.2.1 完全扩展法 | 第33-34页 |
| 4.2.2 要素扩展法 | 第34-35页 |
| 4.2.3 IP~2方法 | 第35-36页 |
| 4.3 MCPGP 中的条件效果 | 第36-41页 |
| 4.3.1 动作模式 | 第36-37页 |
| 4.3.2 动作在规划图中的表示 | 第37-38页 |
| 4.3.3 MCPGP 中的命题互斥 | 第38页 |
| 4.3.4 MCPGP 的图扩张算法 | 第38-39页 |
| 4.3.5 搜索有效规划 | 第39-40页 |
| 4.3.6 总结及后续工作 | 第40-41页 |
| 总结 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 附录 A 第一届规划调度系统比赛 | 第45-47页 |
| 附录 B 第二届规划调度系统比赛 | 第47-49页 |
| 附录 C 第三届规划调度系统比赛 | 第49-51页 |
| 附录 D 主要概率规划器一览表 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第53页 |