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基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:《软件学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]中山大学信息科学与技术学院软件研究所,广东广州510275, [2]广东商学院公共管理学院,广东广州510320, [3]中山大学软件学院,广东广州510275
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(60773201,60970042)
中文摘要:

领域知识的获取是智能规划研究中的重要内容之一.派生规则是一种基于逻辑推理的领域知识表示方法.在对动作模型和派生规则综合分析的基础上提出了基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略,并给出了该提取策略的算法描述.在规划求解过程中,利用提取所得的领域规则可减少派生规则的逻辑推导,从而提高规划效率.对任意一个规划领域,利用提取所得的领域规则可以分析出领域谓词之间的互斥关系,这种互斥关系可以对一类矛盾的规划状态进行判定.最后,把所提出的领域规则提取策略嵌入到规划器StepByStep之中进行了领域规则提取实验.实验结果验证了该提取算法的可行性和有效性,所提取出的领域规则能够直观地表达谓词问的因果关系,为派生谓词的真值判断和后续的规划求解提供了可靠的领域知识.

英文摘要:

Domain knowledge acquisition is essential in the AI planning. Derived rule is a representation to the domain knowledge based on logical reasoning. On the basis of the action model and derived rules analysis, this paper proposes a strategy of extracting domain know/edge for STRIPS world based on derived predicates and the algorithm GetDomainRule for the strategy. The domain rules extracted by the algorithm are used to reduce the logical deduction of derived rules, enhancing the efficiency of the planning. For any domain, the mutex properties of any domain can be obtained between predicates from the domain rules, applied in judging the inconsistent planning state. Finally, the strategy proposed in this paper is embedded in the planner StepByStep and experiments are conducted to extract domain rules. Experimental results show the feasibility and validity of the algorithm GetDomainRule, and the domain rules extracted by the algorithm express the causal relations between predicates directly, providing reliable domain knowledge for determining the true values of derived predicates and the following planning.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609