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杂散遗传算法用于HTN规划的最优解搜索
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文件大小: 139kb
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上传时间: 2021-03-28
详细说明：分层任务网络（HTN）计划算法着重于使用知识搜索有效的解决方案学习或启发式机制。 但是，关于计划优化的工作很少，特别是在缺乏启发式知识指导最优的情况下解决问题的方法解决方案搜索，而存在许多非最佳解决方案，或者之间存在重大交互作用非独立的抽象中间目标。 本文提出了一个杂乱的遗传在上述情况下，用于解决HTN规划的最优解搜索的算法（MGA）。 引入长度可变染色体以代表以下形式的可能的计划解决方案： 具有动态节点号的分解树。 事实证明，新的后代分解树可以通过交换两个父母分解树的等价子树来返回。 基于基于这一主张，MGA的交叉操作可以成功执行。 仿真结果表示MGA可以在大约3×214的巨大搜索空间中找到最佳解决方案6秒内可能的解决方案。
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