一种基于目标驱动理论的应对规划方法

论文摘要

经典规划对规划问题做如下三条假设:规划问题的目标是世界状态的逻辑描述;规划器所采取的动作是改变世界状态的唯一来源;动作由前提条件与效果来描述。也就是说,在经典规划所研究的绝大多数问题中,智能体处在一个封闭环境中。而在复杂的敌对领域中,智能体所处的环境是部分可观察的,非确定的,动态的,多智能体的,即任务环境是开放的。现有的敌对规划方法主要是基于HTN的目标驱动方法,但是传统敌对规划方法还存在一些问题并具有一定的局限性。本文在提出了敌对规划、基本防御树和目标标度等概念的基础上,将敌对双方基本防御树中的目标作为智能体在对抗过程中识别敌方规划、制定本方规划的重要依据;通过在每一个当前状态下,比较敌方所有可能规划中不同类目标的关键值,使智能体能够在敌对过程中及时地发现重点问题与潜在的机会,从而有效地预测与识别敌方规划,指导己方规划的制定与执行;对频繁出现的偶然事件,本文通过对关键值、防御值等概念以及相关算法的运用,使智能体可以有针对性地进行选择处理。在新概念的基础上给出了一种应对算法,将智能规划与规划识别更紧密地结合起来,提高了规划制定的策略性。新的应对规划方法在具有敌对特性的领域中,诸如入侵检测、网络安全、战争和经济等领域,都有着非常广阔的应用前景。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 引言
• 第一章 智能规划与图规划方法
• 1.1 智能规划的基本概念
• 1.2 智能规划的发展
• 1.3 图规划方法
• 1.4 规划图的互斥延迟算法
• 1.5 图规划下的条件效果
• 第二章 规划识别的基本概念和主要方法
• 2.1 规划识别的概念
• 2.2 规划识别的分类
• 2.2.1 洞孔式规划识别
• 2.2.2 有意的规划识别
• 2.3 规划识别的主要方法
• 2.3.1 基于Kautz 的理论和推理方法
• 2.3.2 基于逻辑的规划识别
• 2.3.3 基于概率方法的规划识别
• 2.4 基于目标图分析的规划识别
• 2.4.1 域表示
• 2.4.2 相关定义和定理
• 2.4.3 目标图分析算法
• 第三章 博弈搜索方法
• 3.1 博弈搜索中的相关概念
• 3.2 极小极大搜索过程
• 3.3 α—β搜索过程
• 3.4 HTN 与目标驱动方法
• 3.4.1 HTN
• 3.4.2 目标驱动方法
• 第四章 敌对规划
• 4.1 敌对规划的发展
• 4.2 开放空间简介
• 4.3 敌对规划的基本概念和相关定义
• 4.3.1 敌对规划
• 4.3.2 敌意规划
• 4.3.3 应对规划
• 4.3.4 同源目标
• 4.3.5 基本防御树
• 4.3.6 F/R 型目标
• 4.3.7 同源目标的关键值与防御值
• 4.3.8 目标标度
• 第五章 基于目标驱动的应对算法
• 5.1 三点假设
• 5.2 应对算法描述
• 5.3 算法的功能与特点
• 结论
• 参考文献
• 附录A 第一届规划调度系统比赛
• 附录B 第二届规划调度系统比赛
• 附录C 第三届规划调度系统比赛
• 附录D 第四届规划调度系统比赛
• 后记
• 在学期间公开发表论文情况
• 参加项目情况