人工智能中規(guī)劃和診斷問題研究與應用.pdf

1、讓計算機系統(tǒng)能表現出人所具有的智能行為是人工智能研究的最高目標。對于給定的某一任務，如果機器能夠自動構造出完成任務所需要的動作序列：同時，當機器在執(zhí)行該動作序列之后，或者在執(zhí)行動作過程中，發(fā)現系統(tǒng)并沒能到達預期的目標狀態(tài)時，機器能夠自動地分析并得出導致任務失敗的原因，并盡可能地進行修復，使系統(tǒng)能夠正確地到達目標狀態(tài)，則這樣的機器在一定程度上表現出了類似人類智能的行為特征。上述智能機器的兩種能力分別稱為規(guī)劃能力和診斷能力，而對這兩種能力的

2、研究構成了人工智能研究領域中的兩大基本問題：規(guī)劃問題和診斷問題。顯然，機器的規(guī)劃能力和診斷能力是衡量機器智能水平高低的重要標志，同時，在現實世界中存在著大量的規(guī)劃和診斷問題，這使得智能規(guī)劃和診斷問題的研究又具備很強的應用背景。因此，眾多人工智能研究者們都不遺余力地致力于對智能規(guī)劃和診斷的研究，探索新的高效的智能規(guī)劃和診斷算法，以期能解決現實中廣泛存在的規(guī)劃和診斷問題，并提高機器的心智水平。但是，由于智能規(guī)劃和診斷問題本身的難解性，又決定

3、了對規(guī)劃問題和診斷問題研究的困難性，目前現有的智能規(guī)劃和診斷算法的效率都難以令人滿意。 為此，本文從自主智能體的角度對智能規(guī)劃問題和診斷問題分別進行了研究。首先，我們從問題形式表示的角度介紹了幾種規(guī)劃問題的形式表示方法。接著，我們對經典的規(guī)劃圖技術以及幾種典型的與規(guī)劃圖技術關系密切的規(guī)劃技術進行了簡要的介紹，指出經典規(guī)劃圖技術的優(yōu)缺點，在此基礎上，我們提出了一種在規(guī)劃圖的基礎上運用遺傳算法進行解提取的新的規(guī)劃技術，同時設計并實現

4、了基于規(guī)劃圖的遺傳規(guī)劃系統(tǒng)，從而證明了算法的可行性和有效性。 其次，對于診斷問題的研究，我們在分析經典的基于模型診斷基礎上，對經典的模型診斷進行了適當修正，并重新定義了診斷。提出了一種用于診斷的診斷圖的數據結構。此時，診斷的產生過程就是對診斷圖的分析過程。 最后，我們給出了在航空航天領域種綜合應用智能規(guī)劃和診斷技術的例子：當要拍攝某一特定星體圖象時，航天器能夠自動地產生能完成該任務所需要的動作序列；同時，當遇到任務失敗的