【摘 要】
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基于启发式搜索的规划方法是当前智能规划研究的热点，本文针对搜索算法和剪枝策略这两个影响规划求解效率的关键因素进行了深入研究，为经典规划问题和不确定规划问题设计了更灵
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基于启发式搜索的规划方法是当前智能规划研究的热点，本文针对搜索算法和剪枝策略这两个影响规划求解效率的关键因素进行了深入研究，为经典规划问题和不确定规划问题设计了更灵活的启发式搜索算法和剪枝策略，具体内容如下：（1）提出一种利用路标信息隐式分解前向搜索过程的规划方法，根据路标计数启发式的估值将规划任务分解成多个规模更小的子任务，搜索过程在路标计数启发式的引导下快速向目标方向推进，实现搜索空间的大规模压缩。（2）提出基于缩减信念状态的Conformant规划方法，搜索规划解之前先将初始信念状态转换为不确定性更低的状态，再搜索给定问题的目标。降低信念状态不确定性的方法能够减小问题的求解难度，改善规划系统的求解效率。（3）提出一种Conformant规划下利用有利动作构造新型剪枝策略的方法，根据放松规划解的计算过程给出有利蕴含路径的概念，扩展信念状态时优先应用有利蕴含路径，对搜索空间的探索速度更快。（4）提出Contingent规划下带有强制观察的剪枝策略，通过修改放松规划图的构造过程使得有利动作集合能够提取出观察当前不确定信息的动作，根据观察结果执行不同的求解动作，符合分支规划解的执行语义。
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