确定树求强规划解6[1].23

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1、确定树求强规划解胡雨隆1,文中华1,2,常青1,陈建林1HUYu-long,WENZhong-hua,CHANGQing,CHENJian-lin1.湘潭大学信息工程学院，湖南湘潭4111052.智能制造湖南省高等学校重点实验室，湖南湘潭4111051.CollegeofInformationEngineering,XiangtanUniversity,Xiangtan,Hunan411105,China2.KeylaboratoryofIntelligentManufactureofHunanP

2、rovince,XiangtanUniversity,411105,ChinaE-mail:zhonghua@xtu.edu.cnStrongplanningsolutionviadeterminedtreeAbstract:Thispaperdefinedthedeterminedtreeanddesignedamethodtoseekdeterminedtree.Thisdesignalgorithmfirstfindtheinitialstatecorrespondstothedetermi

3、nationofeachtreeAfterfoundthetree,noneedforstrongplanningsolutionhasbeensearchingfromthegoalstatetotheinitialstate,andonlydeterminedfromthetargetstatereversetofindanynodeofTree,thenthroughthenodereversesearchtheinitialstateinthetreetobeastrongplanning

4、solution.Theresultsshowthat:thedesignofalgorithmsthanthereversesearchmethodsolutionforstrongplanningalgorithmefficiency.Keywords:determinedtree;non-determinate;strongplanningsolution;reversesearch摘要:本文定义了确定树，设计了求确定树的方法.本文设计的算法首先找到每个初始状态对应的确定树，在找到确定树之后

5、，求强规划解就不需要从目标状态一直搜索到初始状态了，只需要从目标状态反向找到确定树的任意一个节点，再通过这个节点在确定树中反向搜索到初始状态从而得到一个强规划解。实验结果表明：所设计的算法比用反向搜索方法求强规划解的算法的效率高。关键字:确定树；不确定规划；强规划解；反向搜索1引言基金项目：国家自然科学基金(theNationalNaturalScienceFoundationofChinaunderGrantNo.60773047)；湖南省自然科学基金(theNaturalScienceFoun

6、dationofHunanprovinceofChinaundergrantNo.09JJ6090)；湖南省重点学科建设项目(theConstructProgramoftheKeyDisciplineinHunanProvinceofChinaunderGrantNo.081202)；湖南省教育厅科研项目(theScientificResearchFundofHunanProvincialEducationDepartmentofChinaunderGrantNo.08C874)；智能制造湖南省高

7、等学校重点实验室（湘潭大学）开放课题(theOpenProgramofKeylaboratoryofIntelligentManufactureofHumanProvince(XiangtanUniversity)ofChinaunderNo.2009IM07)。作者简介：胡雨隆(1986－)，男，硕士生，主要研究领域为智能规划；文中华(1966－)，男，博士，副教授，主要研究领域为智能规划，图论及算法；常青(1987－)，男，硕士生，主要研究领域为智能规划；陈建林(1983－)，男，硕士生，主要

8、研究领域为智能规划。确定性是一种对客观世界简单化了的描述，它假设客观世界是沿着一条完全可预测的路径演化发展的。相比之下，不确定性更贴近于现实，因为所谓完美的系统模型原则上是不可能得到的。所以对在不确定的规划领域求解规划问题的研究是十分有意义的。目前使用基于模型检测的规划方法来处理带有不确定性的规划问题[1,2]已经成为不确定规划领域的一个新的热点。在使用基于模型检测的规划方法来求强规划解时，基本的算法都采用了反向搜索[3-8]，就是从目标状态进行宽度优先搜索找到初始状态。这样的搜索