一种优化的一致性规划状态变量选择算法

• 作者: 李伟生 李颜秀
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 一致性规划 CPT-FDR 信念状态空间 变量选择 互斥组
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1717-1720,1726
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.06.026

摘要

研究了一致性规划任务信念状态空间的表示方法。针对一致性有限域表示（CPT-FDR）算法在任务生成阶段选择状态变量的不足，提出了一种基于初始状态中文字相容互斥的状态变量选择算法———MECV 算法。CPT-FDR 未考虑初始信念状态中文字的互斥性，产生冗余的编码信息，降低了编码的效率。MECV 算法利用有用正负文字构造新的未覆盖事实集，提取初始信念状态中处于不同世界状态的文字组成互斥组，再编码状态变量。实验结果表明该算法能有效地压缩信念状态空间。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟生	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	61	404	12.0	16.0
2	李颜秀	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0