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不确定性智能规划算法研究

梁田  
【摘要】: 本文首先介绍了不确定性智能规划问题和相关的Real-Time Dynamic Programming (RTDP)等经典、高效的算法。并在此基础上,详细的介绍了我们给出的RTDP(k)算法的思想以及实现细节。对Benchmark问题Race Track,在该问题域上实现RTDP和RTDP(k)算法,并在求解效率上和求解质量上进行比较,验证了RTDP(k)算法的有效性,以及收敛速度快等优点,并从理论上证明了该算法。本文在介绍不确定性智能规划问题和相关的HDP(Heuristic Dynamic Programing)、LAO*(AO* with Loops)系列算法的基础上,提出了处理动作的转移概率为概率区间的不确定性智能规划问题的鲁棒性方法rHDP和rLAO*,详细介绍了它们的思想和实现细节,并针对Benchmark问题Race Track,验证了算法的有效性。


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