【问题分解的研究及中转站问题求解系统】胡振华.pdf
摘要 问题分解目前尚缺乏本质性的系统分类和形式化的定量分析。实际中知识性强的复杂 问题的求解需要有一种更有效、更实用、且不完全依赖于启发函数的系统框架。针对这两个 对问题分解进行了严格的定义和系统性的分类,并对其性能作了形式化的定量分析。这 提出了一个总体性能较高,实用性较强,且不完全依赖于启发函数的中转站问题求解系 统。内容包括如何组织系统知识库,以及两个控制系统运行的搜索算法T和TO.该系统有五 个特点:利用了一种网络结构的有序分解:采用Hasse图将中转站网络同态地映射到实数 域上,将产生式规则区分为强规则和弱规则:采用站间调度的方法系统地平衡了各站弱规 则的搜索,全局和局部都为最佳优搜
前言 搜索是智能活动的特点:而大多数人工智能程序都会遇到搜索空间太大以至无法穷举 搜索的问题.现有的各种通用启发式搜索算法都在较大程度上依赖一个性能良好的全局启 发函数来估计当前状态到目标状态的距离或耗费这对于实际中一些知识性较强和内部不 具备良好统一的数学结构的复杂问题往往是一种过高的要求.如果找不到这样的启发函数 问题分解是提高求解效率的有效手段,也是规划技术的基础,然而它同规划技术一样 目前还缺乏形式化的定量分析.同时关于问题分解的分类也缺乏本质性和系统性,为了更 好地在实际中利用问题分解,有必要对它有一个更清楚的认识.
80.V 第六章中转站系统框架在符号积分领域中的应用 6符号积分综述 6扩展树文法的数据驱动识别 6扩展树文法 6扩展树的数据驱动识别方法6实际应用 6符号积分的强规则和弱规则 第七章中转站系统框架的认知心理学实验研究 7一种问题求解方面的专家知识结构 7在人的问题求解能力教学中的应用前景 8问题分解的分类及形式化定量分析 8中转站问题求解系统 8中转站系统框架在符号积分领域中的应用 8.