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'''行动计划'''([[英语]]:planning),决定行动步骤的过程或技术,是[[人工智能]]中[[问题求解]]的重要组成部分,有时也称'''规划'''。行动计划一般可分单级行动计划、多级行动计划、剧本型行动计划和机遇型行动计划等几种基本方式。 '''单级行动计划''' 不分层次的行动计划。制订行动计划时针对每一个目标展开相应的解题动作序列,可以用问题归约技术,也可以用手段-目的分析技术。单级行动计划的主要缺点是事无巨细、主次不分,计算工作量大。有时,一些非关键性细节会使计划编制不能顺利进行。对于复杂的问题,一般采用多级行动计划。 '''多级行动计划''' 分若干层次的行动计划。基本思想与结构化程序设计类似,即遵循自顶向下,逐步具体的原则。计划是以抽象形式表示的概略的轮廓计划开始,而在最低级阶段,就必须以具体形式提出可直接执行的计划细节。早期的通用解题程序 GPS已孕育了分级行动计划的思想。70年代以后,多级行动计划技术进一步在机器人作业设计系统、技工培训专家系统、遗传工程试验设计系统等方面得到了应用和发展。 '''剧本型行动计划''' 在制订行动计划时启用预先存储于计算机内的一组计划纲要。它与多级行动计划中运用轮廓计划逐步细化的不同处在于,这些纲要是事先存储并通过触发程序启用的,模拟人对过去经验的回忆和运用;而轮廓计划则是在计划制订中由机器生成的。剧本型行动计划一般分为两个阶段:首先根据给定问题的性质找出适用的计划纲要;然后在计划纲要中填入适用于特定问题域的解题算子,这个过程称为例示,需要运用大量知识,剧本型行动计划即因此得名(见[[框架型表示方式]])。分子生物学的实验设计,如脱氧核糖核酸定序问题、限制酶切割部位问题,已开始采用剧本型行动计划的技术。 '''机遇型行动计划''' 人在制订行动计划时是否有合适的机会,有时会成为决定性因素。日常生活中也不乏这样的例子。例如为了消磨转车等候时间而理发,下班路过而顺便买菜。提出机遇型行动计划首先是为了在特定条件下研究人的[[认知模型]],并为问题求解提供新的技术。 '''搜索与子问题的交互作用''' 行动计划的一个基本问题仍然是限制搜索,高效地找出能实现给定目标的解题步骤。子问题的交互作用会增加搜索的困难。例如,粉刷房间可归结为粉刷天花板、粉刷墙壁和油漆地板等几个子问题,这些子问题之间存在交互作用,行动计划时就要正确处理它们的顺序,否则就会使解题产生混乱。 ===参见=== *[[人工智能基本条目]] *[[计算机科学技术基本条目]] *[[工学(目录)]] * [[人工智能]] * [[计算机科学]] * [[机器人学]] * [[语言列表]] * [[人工语言]] ** [[形式语言]] * [[知识表示]] [[Category:工学]] [[Category:计算机科学与技术]] [[Category:人工智能| ]] [[Category:控制论]] [[Category:形式科学]] [[Category:技术与社会]] [[Category:计算神经科学]] [[Category:新兴技术]] [[Category:知识管理]] [[Category:信息科学]] [[Category:语言]] [[Category:语言学]] [[Category:自然语言处理]] [[Category:计算语言学]] [[Category:自动控制]] [[Category:系统工程]] [[Category:中文词典]] [[Category:X音词条]] [[Category:行]]
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