混雜系統(tǒng)中基于模型的集成智能規(guī)劃理論與方法研究.pdf

1、智能規(guī)劃(AI planning)是人工智能(AI)的重要研究領(lǐng)域，其主要任務(wù)是根據(jù)系統(tǒng)的初始狀態(tài)和給定的動作集合，在計(jì)算機(jī)的輔助下自動或半自動地生成動作序列(稱為一個計(jì)劃plan)，用以達(dá)到給定的目標(biāo)狀態(tài)或?qū)崿F(xiàn)給定的目標(biāo)任務(wù)。智能規(guī)劃的研究已有近四十年的歷史。近年來，面向?qū)嶋H應(yīng)用成為智能規(guī)劃的研究熱點(diǎn)之一。
　　 層次任務(wù)網(wǎng)(Hierarchical task network，HTN)規(guī)劃是面向?qū)嶋H應(yīng)用提出的重要智能規(guī)劃框架和

2、方法，在智能物流與交通、智能制造、軟件工程、工業(yè)控制、軍事調(diào)度等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　 本文在智能工程理論的指導(dǎo)下，結(jié)合載運(yùn)工具運(yùn)用、電站運(yùn)行等工程應(yīng)用，進(jìn)行了若干面向?qū)嶋H應(yīng)用的HTN規(guī)劃基礎(chǔ)理論與實(shí)施方法研究。主要包括：
　　 (1)為改善大規(guī)模規(guī)劃問題的求解效率，本文提出了基于模型的層次任務(wù)網(wǎng)規(guī)劃的基本概念，進(jìn)而給出了一種系統(tǒng)建模的集成框架--結(jié)構(gòu)化對象-屬性-關(guān)系模型(SOAR)和若干基于該模型的推理算法。

3、通過對載運(yùn)工具運(yùn)用實(shí)例的實(shí)驗(yàn)表明，在面向?qū)ο?、基于?gòu)件的混雜環(huán)境中，該方法不僅能夠很好地組織系統(tǒng)模型并對涉及符號與數(shù)值知識進(jìn)行集成描述，提供更為實(shí)用的系統(tǒng)建模支持，而且能夠顯著改善大規(guī)模環(huán)境下的HTN規(guī)劃求解效率。
　　 (2)為適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境中的規(guī)劃問題，提出了將系統(tǒng)仿真技術(shù)與HTN規(guī)劃相結(jié)合的框架用于求解混雜環(huán)境中的規(guī)劃問題。該框架將順序任務(wù)分解算法(OrderedTask Decomposition，OTD)與前向仿真算法有

4、機(jī)地融合，能夠保持仿真與規(guī)劃求解的同步進(jìn)行。基于該框架，提出并實(shí)現(xiàn)了工業(yè)系統(tǒng)故障處理預(yù)案的生成機(jī)制。以電站凝結(jié)器真空下降的處理為例驗(yàn)證了該框架的可行性。
　　 (3)為靈活地進(jìn)行計(jì)劃的評估與優(yōu)化，本文提出了一種快速有效的多計(jì)劃生成算法-分段回溯算法，不僅能夠在一次HTN規(guī)劃求解過程中快速地生成一定數(shù)量的可行解，而且將計(jì)劃生成過程與計(jì)劃評估過程分離，從而為采用靈活多樣的計(jì)劃評估與優(yōu)化方法提供有力的支持。
　　 (4)目前的

5、多數(shù)智能規(guī)劃語言主要面向理論問題的研究，模型的理解、修改、擴(kuò)展、維護(hù)均存在一定的困難，不能有效支持工程領(lǐng)域中的智能規(guī)劃研究。本文在SOAR框架的基礎(chǔ)上，基于Modelica語言的基本語法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種建模語言--基于模型的集成規(guī)劃語言(MIPL)。該語言不僅支持面向?qū)ο?、基于?gòu)件、層次化的建模方法，而且支持混合符號/數(shù)值的推理與計(jì)算以及HTN規(guī)劃。本文涉及的多數(shù)算例采用該語言實(shí)現(xiàn)。
　　 (5)為了增強(qiáng)知識在智能規(guī)劃中的運(yùn)用