计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
1期
220-226
,共7页
动作模型学习%动作语言B%归纳逻辑程序设计%回答集逻辑程序设计
動作模型學習%動作語言B%歸納邏輯程序設計%迴答集邏輯程序設計
동작모형학습%동작어언B%귀납라집정서설계%회답집라집정서설계
Action model learning%Action language B%Inductive logic programming%Answer set programming
动作模型学习可以使Agent主动适应动态环境中的变化,从而提高Agent的自治性,同时也可为动态域建模提供一个初步模型,为后期的模型完善和修改提供了基础.通过结合归纳逻辑程序设计(Inductive Logic Program-ming,ILP)和回答集程序设计(Answer Set Programming,ASP),设计了一个学习B语言描述的动作模型算法,该算法可以在混合规模的动态域中进行学习,并采用经典规划实例验证了该学习算法的有效性.
動作模型學習可以使Agent主動適應動態環境中的變化,從而提高Agent的自治性,同時也可為動態域建模提供一箇初步模型,為後期的模型完善和脩改提供瞭基礎.通過結閤歸納邏輯程序設計(Inductive Logic Program-ming,ILP)和迴答集程序設計(Answer Set Programming,ASP),設計瞭一箇學習B語言描述的動作模型算法,該算法可以在混閤規模的動態域中進行學習,併採用經典規劃實例驗證瞭該學習算法的有效性.
동작모형학습가이사Agent주동괄응동태배경중적변화,종이제고Agent적자치성,동시야가위동태역건모제공일개초보모형,위후기적모형완선화수개제공료기출.통과결합귀납라집정서설계(Inductive Logic Program-ming,ILP)화회답집정서설계(Answer Set Programming,ASP),설계료일개학습B어언묘술적동작모형산법,해산법가이재혼합규모적동태역중진행학습,병채용경전규화실례험증료해학습산법적유효성.
