【摘 要】
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随着人工智能的快速发展,智能规划中的不确定规划问题逐渐成为研究热点。在不确定系统中,由于受外部干扰因素影响,状态转移和到达结果都是不确定的,并且不确定转移系统执行动
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,湖南工程学院湖南省风电装备与电能变换协同创新中心,湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：61272295,61105039,61202398）, 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室、湖南省重点学科建设项目（编号：0812）资助.
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随着人工智能的快速发展,智能规划中的不确定规划问题逐渐成为研究热点。在不确定系统中,由于受外部干扰因素影响,状态转移和到达结果都是不确定的,并且不确定转移系统执行动作需要花费一定代价。针对该问题,对不确定系统中的动作赋权值,用概率分布表示状态转移的不确定性,提出强规划解的期望权值,设计了求最小期望权值强规划解的方法。该算法首先将不确定规划问题中的目标状态集并入已搜索状态集,运用反向搜索求最小期望权值强规划解;在搜索过程中,需不断将最小期望权值所对应状态并入已搜索状态集,并更新未搜索状态集,迭代上述搜索步骤
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