基于粗糙集的智能规划算法的研究摘要：提出一种新的不确定，即初始对象集合的不确定，并利用粗糙集理论来解决这种不确定性；将粗糙集理论和智能规划相结合，提出一种新的不确定规划――粗规划。给出了粗规划问题的概念、粗规划的初始状态、粗糙动作和粗规划目标等一系列相关的定义，提出了粗规划问题的两种求解模型，并给出基于规划图的粗规划算法。关键词：智能规划；粗糙集；粗规划；粗糙动作中图法分类号：TP301．6文献标识码：A：1001－3695(2007)01－0075－03智能规划是人工智能的一个重要领域。近年来，有关智能规划的研究在问题描述和问题求解两方面得到了新的突破，使得智能规划已成为现在一个热门的人工智能研究领域。随着智能规划从理论研究逐渐向应用研究发展，人们发现经典的智能规划根本无法满足实际应用的要求，因为经典规划要求知识的完全性，即要求状态空间确定，初始状态、动作、动作的结果状态、目标状态已知，而在实际应用中的真实世界里具有许多不确定的因素。所以研究者们提出了不确定性规划来求解具有不确定性的规划问题。在不确定性规划问题中的不确定性源主要有初始状态的不确定和动作的不确定。??本文通过对不确定性规划的研究，提出了一种新的不确定性：初始对象的不确定，也就是规划问题的初始对象集根据目前已知的知识是不精确、不确定的。一个规划问题是由问题的初始状态、问题的操作集合、问题的对象集合和问题的目标状态组成的。如果说规划问题的对象集合不确定的话，则会导致智能规划的不确定。??粗规划是一个全新的研究领域，虽然粗糙集和智能规划是国内外研究的热点，但目前国内外还没有关于粗规划的研究。所以本文的研究工作在理论上具有很大的学术价值；而且在实际的应用中，它也有很好的应用前景。??1初始对象集的不确定??本文要研究的是智能规划中的另一种不确定性，即初始对象集合的不确定性。一个规划问题是由问题的初始状态、问题的操作集合、问题的对象集合和问题的目标状态组成的。若规划问题的对象集合不确定，则会导致智能规划的不确定。??初始对象集的不确定是指规划问题的初始对象集合由于所知的知识的有限性是不确定、不精确的，从而导致了规划问题的不确定性。??本文将利用粗糙集理论来处理对象集合的不确定性，主要有以下两个优势：??（1）由于利用粗糙集理论处理问题时不需要提供除问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息，所以利用它来处理初始对象集的不确定性,不需要其他的先验知识；??(2)粗糙集理论可以进行知识的发现和知识的学习，利用它来处理初始对象集的不确定，可以使智能规划系统具有一定的知识学习能力向基于知识的智能规划系统发展。??2粗规划??2．1粗规划问题??在智能规划中有这样一类问题，就是对不同的规划对象进行不同的规划，如对于又红又大的苹果，我们可能会先对其进行包装，然后采用海运或其他好一点的交通运输，以保证其出口；而对于一般的苹果，则直接采用火车进行运输等，也就是对于不同类别的对象采用的规划是不一样的。??在实际的应用中，经常是在运用智能规划之前必须先识别出要处理的对象是哪个类别的，然后才能进行规划。例如，在一个电子邮件自动处理系统中，当系统收到新的邮件时，必须先识别出该邮件是垃圾邮件还是正常通信的邮件，然后才能进行规划，求得一个规划解；执行这个规划，达到我们期望的目标，对正常通信的邮件进行回复，对垃圾邮件进行删除。??定义1给定一个五元组（O，A，B，I，G），其中O是操作集合，A是对象的集合，B是关于对象集合A中对象的知识，且集合A是B的Rough集（粗糙集），I是初始状态，G是目标状态，I和G均用一个逻辑公式来描述，则这个五元组就构成一个粗规划问题。??例如，有这样一个五元组，其中操作集合O中有这样几个操作：包装(Package)、出口(Export)、海运、陆运等，对象集合A={X??1，X??3，X??4}，B={颜色，大小，形状}，集合A关于B的知识可以用如表1所示的信息表来描述。??表1信息表2．2粗规划的初始状态??在粗规划问题的初始状态中，只有对初始对象集合A中对象的一些描述，但没有对一些可能属于集合A的对象的描述，这就产生了初始状态的不确定性。例如...