【摘 要】
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智能规划在实际应用中已经越来越重要,譬如军事应用、智能工厂调度等。然而,智能规划系统要求人为设计好完整的领域模型,即使对于领域专家来说,这都是很困难的。因此,研究各
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智能规划在实际应用中已经越来越重要,譬如军事应用、智能工厂调度等。然而,智能规划系统要求人为设计好完整的领域模型,即使对于领域专家来说,这都是很困难的。因此,研究各种有效的方法,自动为规划系统建立领域模型,已经成为一个热门的研究主题。在本研究中,我们先回顾以前的自动学习算法,譬如可以自动学习得到STRIPS模型描述的ARMS学习算法。然后,我们介绍本研究中的新的学习算法框架,包括(1)能够学习带量词约束和逻辑隐含的复杂动作模型的LAMP学习系统;(2)可以同时学习分层任务网络规划中任务分解方法的前提条件和动作模型的HTN-Learner学习系统;(3)可以同时为多个智能体学习动作模型的Lammas学习系统;(4)可以利用网络搜索借助其他相关领域的知识帮助学习领域模型的LAWS学习系统。这些学习系统之间是有潜在的关联关系的。我们搜索介绍这些学习系统之间的关系,然后再具体介绍每个学习系统,并给出相应的实验结果,以展示我们的学习系统的有效性.
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