智能规划中的过度规划、部分可满足规划与简单偏好研究综述

“过度规划、部分可满足规划及简单偏好综述” 本文是一篇关于智能规划领域内重要研究方向的综述论文，重点关注了在实际问题中由于资源限制无法完全实现所有目标的情况。智能规划，作为人工智能的一个核心分支，通常涉及从初始状态出发，通过一系列动作序列来达成目标状态。然而，在现实世界的问题中，资源有限性使得完全满足所有目标变得困难，这就引出了过度规划、部分可满足规划和简单偏好的研究。 1. 过度规划（Overplanning）： 过度规划是指在规划过程中，虽然能够找到达成目标状态的路径，但这些路径可能消耗了超过可用资源的情况。它关注的是如何在资源受限的条件下，找到一个尽可能接近最优解的计划。过度规划的研究旨在优化计划，以减少资源浪费，同时尽可能接近目标状态。 2. 部分可满足规划（Partially Satisfiable Planning）： 部分可满足规划处理的是在资源有限且无法完全满足所有目标时，寻找一个能够达成部分目标的计划。这种规划方法强调在目标不能全部实现的情况下，如何最大化达成目标的数量或质量。部分可满足规划的挑战在于如何有效地评估和选择哪些目标优先达成，并构建相应的行动计划。 3. 简单偏好（Simple Preferences）： 简单偏好是智能规划中的一个概念，用于处理目标之间的相对优先级。在资源有限时，简单偏好可以帮助决策者根据目标的重要性来排序，优先满足更重要或更紧急的目标。这种偏好模型通常易于理解和实施，但可能无法捕捉到复杂的偏好结构。 这篇综述论文回顾了这三个领域的关键研究成果，包括它们之间的区别，各种解决方案的优缺点，以及对未来研究的展望。作者们通过比较分析，揭示了过度规划、部分可满足规划和简单偏好的理论基础、算法设计和应用实例。此外，论文还提到了相关的基金项目支持，以及作者的研究背景和方向，表明这是一个由多所高校研究人员共同合作的学术成果。 总结关键词：智能规划、过度规划、部分可满足规划、简单偏好。这篇综述对于理解智能规划领域中面对资源限制问题的研究进展具有重要价值，同时也为未来的研究提供了理论框架和研究方向。