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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Malik Ghallab

出品人:

页数:635

译者:

出版时间:2004-5-21

价格:GBP 63.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781558608566

丛书系列:

图书标签:

• AI
• 人工智能
• 数学
• 计算机
• 纪念w君
• 控制论
• Programming
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• 自动化
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• 搜索算法
• 知识表示
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• 决策制定
• STRIPS
• PDDL

《自动化规划：智能决策的基石》 《自动化规划：智能决策的基石》深入探讨了人工智能领域一个至关重要的分支——自动化规划。本书并非对特定书籍内容的复述，而是旨在勾勒出一个独立且详尽的自动化规划理论与实践的蓝图，展现其在解决复杂问题、实现自主智能方面的核心作用。我们将从自动化规划的基本概念出发，逐步剖析其核心技术、算法模型，并广泛阐述其在各行各业的实际应用，揭示其作为驱动智能决策的强大引擎，是如何将目标导向的规划能力赋予机器，使其能够超越简单的预设指令，进行复杂、动态且高效的行为设计。 第一章：自动化规划的哲学基石与核心问题 本章将深入探讨自动化规划的起源与哲学内涵。我们将追溯其在早期人工智能研究中的萌芽，理解其本质上是对“如何思考才能达成目标”这一基本问题的形式化与自动化。自动化规划的核心目标在于，给定一个初始状态和一个目标状态，找到一系列动作（或称操作、指令）的序列，能够将系统从初始状态转变到目标状态。这不仅仅是简单的序列生成，更是一个对世界模型、动作语义以及目标约束的深刻理解与推理过程。 我们将详细阐述自动化规划所面临的几个核心问题： 状态表示（State Representation）： 如何准确、有效地描述系统的当前状况？这涉及到对现实世界复杂性的抽象，选择合适的逻辑形式、符号表示或向量表示，以捕捉关键信息并排除无关细节。例如，在机器人导航规划中，状态可能包含机器人的位置、姿态、周围环境地图以及障碍物信息。 动作模型（Action Model）： 如何精确定义每个动作的“做什么”？这包括动作的前提条件（preconditions），即动作能够执行的必要条件，以及动作的后效（effects），即动作执行后对系统状态产生的影响。理解动作模型是规划的关键，它决定了我们能否推断出动作的有效性以及执行后的结果。 目标定义（Goal Definition）： 如何明确表达我们期望达到的最终状态？目标可以是具体的，如“机器人到达指定坐标”，也可以是更抽象的，如“所有任务都已完成”。目标的清晰度直接影响规划的准确性和有效性。 规划算法（Planning Algorithm）： 如何系统地搜索出一条从初始状态到目标状态的有效动作序列？这是自动化规划的核心技术挑战，需要设计高效的搜索策略来探索巨大的状态空间，避免陷入无效或循环的路径。 本章还将简要介绍一些早期的规划系统，如STRIPS和Prolog-based规划器，以此来展示自动化规划的初步探索和发展方向。 第二章：规划领域的经典模型与表示法 为了构建有效的自动化规划系统，选择合适的模型和表示法至关重要。本章将深入剖析几种在自动化规划领域具有深远影响的模型和表示法： STRIPS（Stanford Research Institute Problem Solver）： 作为早期最具影响力的规划表示法，STRIPS模型将状态表示为文字（literals）的集合，动作则由前提条件（positive and negative literals）和效果（add and delete lists）构成。我们将详细解析STRIPS模型的优点和局限性，以及其如何启发了后来的许多规划系统。 ADL（Action Description Language）： 随着问题复杂度的增加，STRIPS模型在表达能力上显得不足。ADL引入了更强大的表达能力，如逻辑连接词（AND, OR, NOT）、量词（FORALL, EXISTS）、函数以及更丰富的类型系统。我们将探讨ADL如何克服STRIPS的局限性，使其能够描述更复杂的场景和动作。 PDDL（Planning Domain Definition Language）： PDDL是目前自动化规划领域事实上的工业标准。它是一个分层的语言，能够清晰地定义规划的领域（domain）和问题（problem）。领域文件描述了所有可能的动作、谓词（predicates）和类型，而问题文件则定义了具体的初始状态、目标以及可能的常量。我们将详细讲解PDDL的语法结构、关键组成部分，以及它在标准化规划任务和促进跨平台规划器开发中的重要作用。 其他表示法： 除了上述经典模型，我们还将简要介绍一些其他相关的表示法，例如基于模型检查（model checking）的表示法，以及在特定领域（如控制理论、机器人学）中使用的规划表示法，以展示规划表示法的多样性和发展趋势。 第三章：核心规划算法：搜索与推理的艺术 本章是本书的技术核心，我们将深入剖析各种用于解决自动化规划问题的算法。规划本质上是一个搜索过程，要在庞大的状态空间中找到一条通往目标的路径。 盲目搜索算法（Uninformed Search Algorithms）： 宽度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）： 保证找到最短的动作序列，但空间复杂度高。 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）： 空间复杂度低，但可能陷入深层无效路径，不保证找到最短解。 迭代加深深度优先搜索（Iterative Deepening Depth-First Search, IDDFS）： 结合BFS和DFS的优点，在保证找到最短解的同时，控制了空间复杂度。 启发式搜索算法（Heuristic Search Algorithms）： A搜索： 最著名的启发式搜索算法，通过引入评估函数（heuristic function）来指导搜索方向，提高效率。我们将详细讲解启发式函数的设计原则和常见启发式函数（如Pattern Databases, Landmarks, Delete Relaxation）。 Greedy Best-First Search： 仅考虑启发式函数的值，可能找到次优解，但效率较高。 LM-cut（Landmark Cut）启发式： 一种强大的启发式函数，通过识别对达成目标至关重要的“地标”状态来估算距离。 基于搜索的规划器（Search-Based Planners）： Forward Search Planners： 从初始状态开始，逐步向前生成状态。 Backward Search Planners： 从目标状态开始，反向推导，寻找到达初始状态的路径。 Merge Search Planners： 结合前向和后向搜索，在中间状态相遇。 非搜索型规划算法（Non-Search Planning Algorithms）： SAT-based Planning： 将规划问题编码为布尔可满足性（SAT）问题，利用高效的SAT求解器来寻找解决方案。 SMT-based Planning： 结合SAT和约束求解器（SMT），可以处理更复杂的规划问题。 Constraint Satisfaction Problem (CSP) based Planning： 将规划问题建模为约束满足问题。 模型检查（Model Checking）与规划： 探讨模型检查技术如何应用于验证规划器的正确性，以及如何将其与规划过程相结合。 零样本（Zero-Shot）与少样本（Few-Shot）规划： 介绍如何在未明确训练或仅有少量示例的情况下，让规划器学习和适应新任务。 第四章：高级规划技术与挑战 随着自动化规划在更复杂的场景中得到应用，一些新的技术和挑战也应运而生。本章将探讨这些高级主题： 分层规划（Hierarchical Planning）： 将复杂任务分解为一系列更小的子任务，并为每个子任务生成独立的计划。这有助于处理大规模、长期性的规划问题。 混合整数规划（Mixed-Integer Programming, MIP）与规划： 利用MIP技术来解决具有连续变量和离散选择的规划问题，特别适用于资源分配和调度等场景。 概率规划（Probabilistic Planning）： 考虑不确定性因素，例如动作的执行结果不确定或传感器读数存在噪声。我们将介绍基于概率图模型（如马尔可夫决策过程MDPs）和贝叶斯网络的规划方法。 强化学习与规划的结合（Reinforcement Learning and Planning Integration）： 探讨如何利用强化学习来学习规划策略，以及如何将规划能力融入到强化学习代理中，实现更智能的行为。 实时规划与在线规划（Real-Time and Online Planning）： 在系统运行时，动态地响应环境变化并重新规划。这对于需要快速反应的自主系统至关重要。 多代理规划（Multi-Agent Planning）： 多个智能体需要协同工作，共同完成目标。这涉及到协调、通信和避免冲突等问题。 规划的鲁棒性与安全性（Robustness and Safety in Planning）： 如何设计能够应对意外情况、避免危险行为的规划器。 可解释性规划（Explainable Planning）： 使规划过程和生成的计划具有可解释性，方便人类理解和调试。 第五章：自动化规划在各领域的应用 本章将通过丰富的案例研究，展示自动化规划在各个行业的广泛应用，证明其作为智能决策核心的强大能力： 机器人学（Robotics）： 路径规划与导航： 机器人如何在未知或动态环境中寻找安全高效的路径。 任务规划： 机器人如何自主地分解任务，执行复杂的动作序列（如装配、搬运）。 人机协作： 机器人如何与人类协同工作，理解人类的意图并进行协调。 自动驾驶（Autonomous Driving）： 轨迹规划： 车辆如何在复杂的交通环境中安全、平稳地行驶。 行为决策： 自动驾驶系统如何根据交通规则、其他车辆的行为以及道路状况做出驾驶决策。 物流与供应链管理（Logistics and Supply Chain Management）： 库存管理与补货： 自动化系统如何预测需求，优化库存水平。 配送路线优化： 如何为送货车辆规划最优的配送路线，降低成本，提高效率。 仓库自动化： 自动化仓库系统如何调度机器人进行拣选、搬运和存储。 航空航天（Aerospace）： 航天器姿态控制与轨道规划： 复杂的轨道调整和姿态机动。 任务调度： 卫星载荷的调度，以及太空探索任务的规划。 游戏AI（Game AI）： NPC行为规划： 游戏角色如何智能地行动，与玩家互动，执行任务。 策略生成： 在策略游戏中，AI如何规划长期的战略。 医疗健康（Healthcare）： 治疗方案规划： 根据患者的病情和可用资源，生成最优的治疗计划。 手术机器人路径规划： 精确的手术操作路径设计。 智能制造（Smart Manufacturing）： 生产线调度： 优化生产流程，提高生产效率。 设备维护计划： 预测性维护，安排设备检修。 其他领域： 简要提及自动化规划在科学研究、智能家居、虚拟现实等领域的潜在应用。 结论：未来展望 在总结全书内容的同时，我们将展望自动化规划的未来发展趋势。随着计算能力的飞跃和算法的不断创新，自动化规划将更加强大、灵活和智能。我们期待看到自动化规划在通用人工智能（AGI）的实现中扮演更加核心的角色，驱动更高级别的自主决策系统，深刻改变人类社会的面貌。本书旨在为读者提供一个全面、深入且结构清晰的自动化规划知识体系，使其能够理解其理论深度，掌握其核心技术，并洞察其在未来智能世界中的关键地位。

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坦率地说，我对其中关于‘时间扩展’和‘概率性规划’的那几个章节感到有些吃力。那部分内容似乎更偏向于研究生级别的研究课题，而不是一本面向广泛读者的入门指南。我尝试着去理解那些马尔可夫决策过程（MDPs）的变体，但由于我自身的背景主要在软件工程而非纯粹的计算机科学理论，几次阅读下来还是感觉像是隔着一层毛玻璃在看东西。尽管如此，作者对这些前沿领域的介绍还是保持了极高的信息密度和学术严谨性，这对于资深研究人员来说无疑是巨大的福音。书中对‘可解释性AI’在规划系统中的应用探讨，虽然篇幅不长，却非常及时和深刻，点出了当前领域的一个关键痛点。我希望能看到更多关于如何将这些高级理论转化为实际可部署系统的实践指南，而不是仅仅停留在理论推导的层面。但这或许是这类专业书籍的固有取舍，毕竟要面面俱到，篇幅又会过于庞大。总而言之，这部分内容是‘高价值但高门槛’的典型代表。

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这本书的排版和索引系统简直是业界良心！我经常需要查阅特定的算法描述或术语定义，以往的书籍总是需要大海捞针。但这本书的交叉引用做得极其出色，当你读到某个概念时，旁边的脚注或尾注会精确地指向它首次被详细介绍的页码，或者与它紧密相关的其他算法。这种流畅的阅读体验极大地提高了我的学习效率。此外，书中附带的在线资源链接也十分丰富，作者似乎维护了一个代码库，其中包含了书中大部分算法的伪代码实现，这对于我这种动手实践型的学习者来说，是无价之宝。我花了一个下午的时间，尝试复现书中的一个经典A*搜索变体的性能测试，发现算法的细节描述得非常到位，几乎没有歧义。这种软硬件结合的教学模式，无疑是现代技术书籍应该效仿的典范。它真正体现了“授人以渔”的教育理念，而不是简单地提供“鱼”。

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这本书的封面设计就充满了未来感，那种深邃的蓝色调和简洁的线条，让人一眼就能感受到它所蕴含的科技深度。我本来以为这会是一本晦涩难懂的理论教材，但翻开第一页我就被吸引住了。作者似乎非常擅长用生动的比喻来解释复杂的算法，比如将搜索树比作迷宫的构建与破解，读起来一点都不枯燥。书中对启发式搜索和约束满足问题的讲解尤为精彩，特别是针对现实世界中供应链优化和机器人路径规划的案例分析，简直是教科书级别的范本。我尤其欣赏作者在讨论不同规划范式时的那种历史观，不仅仅是罗列技术，更像是讲述了一段人工智能领域的演进史。虽然涉及到大量的数学公式，但作者总能给出直观的几何或逻辑解释，让初学者也能窥见其美妙之处。读完这部分内容，我感觉自己对“智能体如何做出最优决策”这个核心问题有了更深层次的理解，那种从混沌中发现秩序的震撼感，是很多其他技术书籍无法给予的。它不仅仅是传授知识，更是在培养一种解决复杂问题的思维框架。

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这本书的叙事风格非常独特，它没有采用那种一板一眼的教科书式口吻，反而带有一种老派工程师的务实与幽默感。在描述早期的规划系统局限性时，作者时不时会插入一些带有时代烙印的轶事，比如某个早期AI项目在面对突发情况时的窘态，这些小插曲让冰冷的逻辑推演瞬间变得有人情味。我尤其喜欢作者对‘不确定性处理’这部分内容的论述。他没有将不确定性视为一个必须被‘消灭’的敌人，而是将其视为规划过程的固有组成部分，并引导读者去拥抱它，用更灵活、更鲁棒的框架去应对。这种哲学层面的引导，远比单纯的数学建模要来得深刻和持久。它教会我的不仅是如何编程实现一个规划器，更是如何以一种更成熟、更贴近现实世界的眼光去看待问题。读这本书，就像是坐在一位经验丰富的导师身边，听他娓娓道来几十年的行业智慧。

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如果非要说有什么可以改进的地方，我想是关于现代云原生架构下，大规模规划任务的部署和并行化策略探讨略显不足。书中讨论的计算资源优化，更多地集中在单机或小集群的层面，例如内存管理和剪枝策略。然而，在当今的工业界，一个复杂的任务规划可能需要横跨数百个GPU节点进行实时求解。我期待在后续的版本中，能看到更多关于分布式规划框架（如Dask或Ray在AI规划中的应用）的案例分析。尽管如此，这本书为我们打下的理论基础是如此坚实，以至于即使没有直接给出最新的部署技巧，我们也能凭借这些核心知识，自行迁移和构建出适应新环境的解决方案。它是一部经典之作，为这个快速迭代的领域设定了坚不可摧的基石。它不是一本关于‘如何快速交付’的速成手册，而是一部关于‘如何构建永恒可靠系统’的智慧结晶。

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