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基于效用理论的并行概率规划算法的研究与实现
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基于效用理论的并行概率规划算法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
第一章 引言第8-10 页
　　· 课题研究背景第8-9 页
　　· 本文主要工作及意义第9-10 页
第二章 智能规划第10-18 页
　　· 智能规划的概念第10-11 页
　　· 智能规划的发展及应用第11-13 页
　　· 智能规划的语言第13-18 页
　　　　· STRIPS第13-14 页
　　　　· ADL第14 页
　　　　· PDDL第14-18 页
第三章 概率规划第18-28 页
　　· 概率规划器的发展第18-19 页
　　· 概率规划简介第19-22 页
　　　　· 概率规划表示第19-21 页
　　　　· 概率规划的定义第21-22 页
　　· 概率规划求解方法第22-28 页
第四章 图规划框架下的概率规划第28-37 页
　　· 图规划第28-31 页
　　　　· 基本概念第28-30 页
　　　　· 规划图扩张算法第30 页
　　　　· 有效规划提取算法第30-31 页
　　· PGRAPHPLAN 算法第31-37 页
　　　　· 马尔可夫决策问题（MDP）第31-32 页
　　　　· 概率动作在规划图中的表示第32-33 页
　　　　· 启发值信息第33-34 页
　　　　· 规划图扩张及有效规划提取算法第34-37 页
第五章 效用理论第37-41 页
　　· 在不确定性环境下结合期望效用第37 页
　　· 效用理论基础第37-39 页
　　　　· 基数效用论和序数效用论第37-38 页
　　　　· 理性偏好的约束第38-39 页
　　　　· 效用公理第39 页
　　· 基于效用理论的智能规划第39-41 页
第六章 UC-PGRAPHPLAN 算法及规划器的设计与实现第41-50 页
　　· 算法背景第41-42 页
　　　　· PGraphplan 算法分析第41 页
　　　　· UC-PGraphplan 算法的提出第41-42 页
　　· UC-PGRAPHPLAN 算法第42-45 页
　　　　· 基本概念第42-43 页
　　　　· UC-PGraphplan 的扩张算法第43-44 页
　　　　· UC-PGraphplan 的有效规划提取算法第44-45 页
　　· UC-PGRAPHPLAN 规划器的设计与实现第45-50 页
　　　　· 系统功能设计第45-46 页
　　　　· 系统工作流程第46 页
　　　　· 例子与实验结果第46-50 页
结论第50-51 页
参考文献第51-53 页
致谢第53-54 页
在学期间公开发表论文及著作情况第54 页

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