蒋志华
- 作品数：27 被引量：83H指数：6
- 供职机构：暨南大学信息科学技术学院计算机科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学经济管理更多>>
- 利用派生谓词和偏好处理OSP问题的目标效益依赖
- 2012年
- 在过度规划问题(over-subscribed planning,简称OSP)研究中,如果目标之间不是相互独立的,那么目标间的效益依赖比单个目标效益更能提高规划解的质量.但是已有的描述模型不符合标准规划描述语言(planningdomain description language,简称PDDL)的语法规范,不能在一般的OSP规划系统上进行推广.提出了用派生谓词规则和目标偏好描述效益依赖的方法,这二者均为PDDL语言的基本要素.实质上,将已有的GAI模型转换为派生谓词规则和目标偏好,其中派生谓词规则显式描述目标子集的存在条件,偏好机制用来表示目标子集的效益,二者缺一不可.该转换算法既可以保持在描述依赖关系时GAI模型的易用性和直观性上,又可以扩展一般的OSP规划系统处理目标效益依赖的能力.从理论上可以证明该算法在转换过程中的语义不变性,在基准领域的实验结果表明其可行性和对规划解质量的改善能力.提出符合PDDL语言规范的目标效益依赖关系的描述形式,克服了已有模型不通用的缺点.
- 蒋志华饶东宁姜云飞翁健
- 关键词：人工智能偏好
- 派生规划问题的理论与算法研究
- PDDL公理的研究与应用推理重新成为目前智能规划研究领域的热点。派生谓词是PDDL2.2语言的新特性之一，派生规划问题是最新的将逻辑推理融合到规划求解技术中的规划问题。如何推导动作前提中的派生谓词和处理动作效果对派生谓词...
- 蒋志华
- 关键词：人工智能
- 文献传递
- PDDL的ER建模以及开发基于存储过程的规划器被引量：1
- 2013年
- 随着智能规划的发展,其所面对的问题规模越来越大,而且可以预见以后会更大.现有的研究大多用二级存储扩展空间,其终极形式应该是用数据库进行存储.此外,有很多同一领域的规划问题,其所包含的常量几乎一致,其中必然有可重用信息来帮助加速求解.要更好地利用这些可重用信息也需要数据库.考虑到以上两个问题,首次提出规划领域描述语言PDDL(planning domain description language)的ER模型(entity relationship model),并基于此模型用存储过程来编写规划器SPP(stored procedure planner).SPP是完全在数据库内部运行的最优规划器,存取效率高,可充分利用数据库的各种功能.在国际规划大赛IPC(Int’l planning competition)基准领域上的实验结果表明,在有限的机器配置下,SPP可以求解传统最优规划器不能求解的问题.该工作迈出了在数据库中求解规划问题,从而彻底解决空间问题的第一步.
- 饶东宁蒋志华姜云飞
- 关键词：人工智能关系数据库管理系统
- 从规划解中学习一阶派生谓词规则被引量：11
- 2010年
- 派生谓词是描述动作非直接效果的主要方式.但是由人类专家设计的派生谓词规则(即领域理论)不能保证总是正确或者完备的,因此有时很难解释一个观察到的规划解为什么是有效的.结合归纳学习与分析学习的优点,文中提出一种称为FODRL(First-Order Derived Rules Learning)的算法,在不完美的初始领域理论的引导下从观察到的规划解中学习一阶派生谓词规则.FODRL基于归纳学习算法FOIL(First-Order Inductive Learning),最主要的改进是可以使用派生谓词的激活集来扩大搜索步,从而提高学习到的规则的精确度.学习过程分为两个步骤:先从规划解中提取训练例,然后学习能够最好拟合训练例和初始领域理论的一阶规则集.在PSR和PROME-LA两个派生规划领域进行实验,结果表明,在大部分情况下FODRL比FOIL(甚至包括其变型算法FOCL)学习到的规则的精确度都要高.
- 饶东宁蒋志华姜云飞刘强
- 关键词：人工智能
- 利用规划命题关系图构建目标议程和宏动作
- 2011年
- 对智能规划中的常用工具——放松式规划图(relaxed planning graph,简称RPG)的图论性质进行了深入研究.将RPG中的命题层抽取出来,得到一个不包含任何动作的命题关系图(proposition relation graph,简称PRG),发现PRG仍具有RPG的主要规划性质.初步研究结果包括以下4个方面:初始命题集(initial proposition set,简称IPS)的闭出邻集(close out-neighborhoods,简称CON)是放松式规划可达命题集(relaxed reachable proposition set,简称R-RPS);初始状态命题到目标状态命题的最大距离是规划解长度的合理估计;无圈序指出了对应命题被实现的顺序要求;出度或入度为1的结点收缩对应规划中构造的宏动作.上述结果中,前两者说明PRG保留RPG的主要规划性质,后两者可用于建立目标议程或宏动作提取等领域.还提出与上述结论相关的3种算法:从RPG中得到PRG的算法(复杂性为O(mn2),其中,n为RPG的命题数,m为RPG的动作数);约简无圈序算法(复杂性为O(n+m),其中,n为PRG的结点数,m为PRG的边数);宏动作建议算法(复杂性为O(n2),n为PRG的结点数).
- 蒋志华饶东宁姜云飞朱慧泉
- 一种带权值的图规划算法被引量：3
- 2005年
- 图规划算法在智能规划的研究和发展中具有重要的意义和价值,它采用图的方式来求解规划问题,并且提出了用于规划的“规划图”的概念[1,2]。这一方法可以获得经典规划问题的最少动作数意义的最优解,但是却不能求解与动作代价相关的数值规划问题。本文提出一种带权值的图规划算法,在规划图的“动作增加效果”边上增加权值,用来表示动作产生这些效果的代价,从而使得通过规划图来获得最小动作代价意义的最优解。因此,这种方法不但提高了规划解的质量,而且所得到的规划更加贴近实用。
- 蒋志华姜云飞
- 关键词：规划问题规划图最优解
- 基于与状态无关的激活集的包含派生谓词的规划问题求解被引量：3
- 2007年
- 派生谓词是PDDL2.2语言的新特性之一。在2004年的规划大赛IPC-4上,许多规划系统都无法求解包含派生谓词的两个标准竞赛问题。在经典规划中,派生谓词是指不受领域动作直接影响的谓词,它们在当前状态下的真值是在封闭世界假设中由某些基本谓词通过领域公理推导出来的。本文提出一种新的方法来求解包含派生谓词的规划问题,即用与状态无关的激活集来取代派生谓词用于放宽式规划中。
- 蒋志华姜云飞
- 基于资源约束的规划方法在物流配送运输中的应用
- 文章共分为8个部分.第一部分介绍物流配送的基础知识.第二部分介绍智能规划的基本思想和技术.第三部分建立配送运输任务的抽象模型.第四部分用规划领域描述语言PDDL2.1对配送模型进行形式化的描述,使其转化成通用规划器能够处...
- 蒋志华
- 关键词：物流配送资源约束规划方法
- 文献传递
- 自动获取派生谓词规划领域的通用规划被引量：1
- 2014年
- 通用规划(解)是针对某个领域的像算法一样的规划解,通过对其的解释可以直接得出具体问题的规划解,而不需要调用任何规划系统.但是目前通用规划的提取只能在一些简单或者特殊的领域中进行,没有推广到复杂或者一般的规划领域.该文提出在包含派生谓词的规划领域自动获取通用规划的方法.与已有获取方法不同的是:首先,基于派生谓词规则,文中方法明确指出派生谓词目标与动作效果之间的依赖关系,用以完善通用规划中动作应用的目的;其次,在提取过程中借助角色来帮助识别规划解中的循环结构.实验结果表明,文中方法不仅容易在派生谓词规划领域中获取通用规划,而且还能够以较好的性能求解一类以派生谓词为主要目标的规划"难"题.该文是在派生谓词规划领域中提取通用规划的首创性工作.
- 蒋志华饶东宁姜云飞杨天奇
- 关键词：人工智能
- 基于并行概率规划的股票指数模拟被引量：4
- 2019年
- 在金融领域,股票指数(简称股指)模拟与分析是一个重要课题,用于股票市场的长期分析.然而,大多数的这类工作目前由专业的分析师来完成,非职业投资者难以涉及.另一方面,现有的基于数学或机器学习的股指模拟方法具有参数多、人工干预多、可解释性差等缺点.针对以上问题,本文基于并行概率规划(Parallel Probabilistic Planning,PPP),提出了一个股指模拟的规划领域模型,并能够进行自动求解.股票市场具有大量的不确定性和并发性,因此适合用并行概率模型来表示.方法的核心思想是将股指模拟问题转化为智能规划问题.首先,本文构建股指模拟问题的规划领域模型.由于股票市场的复杂性,需尽可能地考虑各种影响因素、约束条件、可能事件以及它们之间的关联.构建的规划领域模型由针对PPP的规划语言RDDL(Relational Dynamic Influence Diagram Language)来进行描述.接着,使用PPP的模拟求解工具——rddlsim来进行基于抽样的规划求解.rddlsim是国际概率规划大赛IPPC提供的求解工具,能够全面地解析RDDL描述.实验数据使用上证50指数和上证100指数的股票数据.即,从某个时间点开始,通过求解对应的规划问题来模拟未来一年股票指数的变化趋势.求解结果,一方面,与真实股票指数变化作对比;另一方面,与基于线性回归、基于SVM和基于LSTM的三种模拟方法的结果作对比.我们分别使用交叉熵、最小二乘和皮尔森相关系数作为损失函数.实验表明,本文的模拟效果比较贴近于真实的股指变化趋势;在大多数情况下,本文方法优于基于回归或SVM的模拟方法,且与基于LSTM的方法性能相当.并且,相对于对比的模拟方法,本文方法提供了较强的可解释性,且在求解过程中不需人工干预或调参.这是因为,形式化的规划领域描述展示了在股指模拟问题中各种因素如何相互影响,而且自动求解得到的规划解给
- 饶东宁郭海峰蒋志华
- 关键词：并发性不确定性
