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领域信息提取的缩规划图算法
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[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]广东商学院数学与计算科学学院,广州510320
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60773201);广东省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China under Grant No.06301003).
作者: 柴啸龙[1]
中文摘要:

传统的图规划技术在处理规模较大的智能规划问题时,由于计算量的递增爆炸,导致算法在规划问题上容易出现效率瓶颈。对图规划技术进行了一些改进:(1)加入领域信息的动态提取和使用;(2)提出了缩规划图的概念和算法,通过引入基于领域信息的启发式函数,对不同的扩展分支进行优选排序,剪除一些执行希望小甚至不合理的扩展分支,从而提高了系统执行效率。实验表明该策略是有效的。

英文摘要:

The traditional technique of graph planning has a bottle-neck of efficiency when the algorithm dealing with the large scale problem.The reason is that almost all intelligence planning problems are NP hard,and the calculating quantity is a blow to the algorithm by degrees.Some improvements of the graph planning techniques are made in this paper as follows.First,the domain information mining is used in the algorithm.Second,the shrink planning graph also with the corresponding algorithm are presented based on the heuristic function from domain information.The algorithm can rank the different expanding branch,and prune some expanding branch with little hope.A related experiment of planning shows that the tactic is work.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,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(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887