本文通过对人工智能中的时间规划问题的研究深入探讨了时间规划中R_时刻表在田径运动会竞赛项目安排中和课程表中的应用,给出了详尽的算法和步骤,从中我们学习并了解了时间规划的原理和机制。 时间规划是人工智能所涉及的特殊的规划领域,它是以时间关系约束作为推理依据。现实生活中的有时间相关联的问题都可以使用时间规划进行研究。该问题是NP难的问题,时间规划问题分为只有时间先后关系约束的问题和既有时间先后关系又有时间宽度约束的问题,文中介绍了使用关系矩阵构造算法,对于前者构造R_时刻表算法,对于后者构造D_时刻表算法。本文对这两种算法都进行了描述与探讨。文中通过规模适中的田径运动会竞赛项目安排的例子使用R_时刻表算法给出了较好的实现效果。 在实例的实现过程中也遇到了不少的困难和问题,主要体现在两个方面:问题的约束条件过强和算法复杂度比较高。 遗传算法是一种通过将生物进化原理应用到计算机上用来寻找难解问题的近似解的启发式方法。遗传算法通过使用生物进化技术中的诸如遗传、变异、自然选择和重组(或交叉)。遗传算法是一类特殊的进化算法。在实例中所反映出来的约束条件太强的问题尝试使用利用遗传算法来求解多成份的时间关系下的R_时刻表的方法来解决; 人们在面对复杂的、难于准确把握的问题时候,通常是通过逐步尝试的办法达到有限的合理的目标,避免了计算复杂度高的困难。人们能从极不相同的粒度上观察和分析同一问题,能够很快地从一个粒度世界跳到另一个粒度的世界,往返自如毫无困难,这正是人类问题求解的强有力的表现也是人工智能一个公认的特点。商集是将等价类看作新元素而构成的新空间,自然得到一个较粗粒度的世界。商空间法就是将不同的粒度世界与数学上的商集概念统一起来,表示对象模型的方法,