Understanding Planning Tasks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Helmert, Malte

出品人:

页数:270

译者:

出版时间:

价格:$ 67.74

装帧:

isbn号码:9783540777229

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 规划
• 任务规划
• 机器人学
• 自动化
• 问题求解
• 搜索算法
• 知识表示
• 机器学习
• 规划域

好的，这是一份关于一本名为《Understanding Planning Tasks》的书籍的详细简介，该简介侧重于描述该书可能包含的内容，同时避免提及任何与原书名直接相关或暗示性的主题，并力求呈现出专业、深入的非AI风格。 --- 《复杂系统决策与资源优化：理论基础与实践应用》 本书聚焦于复杂决策环境下的结构化分析、路径规划以及资源的最优化配置，深入探讨了从抽象的系统建模到具体的执行策略部署的全过程。它不是一本关于单纯的项目管理手册，而是一部严谨的理论探究与工程实践相结合的专著，旨在为处理高维度、多约束条件下的优化问题提供坚实的理论框架和可操作的方法论。 第一部分：基础理论与问题域的定义 本书的开篇部分奠定了理解复杂决策系统的理论基石。它首先从数学逻辑和计算复杂性的角度，对“规划”这一行为进行了严格的定义。这里的“规划”被界定为在不确定性、信息不完全或动态变化的环境中，为达成预设目标而制定一系列连贯行动序列的过程。 第一章：决策环境的拓扑学分析 本章详细剖析了不同类型的决策环境。我们引入了马尔可夫决策过程（MDP）的泛化模型，将其扩展到非平稳和部分可观测的场景。重点讨论了如何通过构建状态空间图谱，将现实世界的复杂场景抽象为可计算的模型。这包括对环境噪声、干扰因素以及反馈机制的数学建模。书中对“目标”的定义也进行了升华，将其视为一个多维度的效用函数集合，而非单一指标的达成。 第二章：约束满足与可行性判定 成功的决策执行依赖于对约束条件的精确识别与处理。本章深入探讨了各类约束的性质——包括硬约束（不可逾越的物理或逻辑限制）和软约束（需要权衡与折衷的目标偏好）。内容涵盖了线性规划、整数规划的理论基础，并重点介绍了在面对大规模约束集时，如何运用启发式方法和元启发式算法（如模拟退火、遗传算法）来快速收敛至满意解，而非仅仅追求理论上的最优解。 第三章：序列化行动的逻辑结构 规划的核心在于行动的序列。本章构建了一套用于描述和验证行动序列的逻辑框架，借鉴了动态逻辑和模态逻辑的概念，用以确保行动链的因果一致性和时间依赖性。例如，一个行动的成功执行如何成为下一个行动的前提条件，以及如何处理因外部事件导致的序列中断和回滚机制。 第二部分：搜索算法与状态空间探索 在定义了问题域之后，本书转向核心的计算方法论。如何有效地在庞大的状态空间中找到一条通往目标的路径，是本部分的核心议题。 第四章：图搜索算法的深入剖析 本章对经典搜索算法如广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）进行了回顾，但更侧重于其在具有高分支因子和深层结构的规划问题中的局限性。随后，大量篇幅用于分析基于评估函数的引导式搜索，特别是A算法的变体及其在记忆受限环境下的优化策略（如IDA）。重点讨论了启发式函数的构建艺术——如何从问题的领域知识中提取高效的评估指标，以指导搜索方向，避免不必要的探索。 第五章：局部搜索与全局优化策略 在许多实际工程问题中，状态空间过于庞大，无法进行全局遍历。本章转向局部搜索方法。内容涵盖了爬山法（Hill Climbing）的变种，以及如何通过引入“跳跃”机制来逃离局部最优陷阱。我们详细分析了“阈值接受”策略在平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）方面的数学依据。 第六章：层次化分解与子目标构建 为了应对复杂性爆炸，本书提出了层次化规划的视角。我们将一个宏大的目标分解为一系列相互关联的子目标。本章介绍了抽象层次规划（HTN）的核心思想，即如何通过定义操作符的抽象层次和重定义域，将大规模问题分解为一系列更易于管理的小规模子问题，并通过自顶向下的方式逐步细化执行计划。 第三部分：动态性、不确定性与适应性执行 现实世界是流动的，信息是不断更新的。本书的后半部分致力于解决规划系统在面对实时变化时的鲁棒性和适应性。 第七章：概率规划与不确定性下的决策 本章将决策理论与概率论相结合。重点分析了部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs），这是处理信息不完全情况下的标准框架。书中详细阐述了信息增益的概念，以及在不确定性下如何制定“信息获取行动”——即某些行动的目的并非直接推进目标，而是为了消除信息盲区，从而优化后续决策。 第八章：时间维度与资源耦合 规划绝非静态的，资源（时间、能源、物力）的消耗和限制是关键因素。本章引入了时间约束网络（Temporal Constraint Networks）和资源受限项目调度（RCPSP）的分析模型。我们探讨了如何将时间依赖性嵌入到搜索算法中，确保生成的行动序列在时间上是连贯且资源上是可行的。书中还包括对“抢占式行动”和“预留资源”策略的讨论。 第九章：反馈学习与在线重规划 一个稳健的规划系统必须具备自我修正的能力。本章介绍了如何整合在线学习机制，使系统能够从执行反馈中持续改进其内部模型和启发式函数。重点关注了在执行过程中，当环境偏离预期时，系统如何迅速触发在线重规划（Replanning）。这部分内容详细区分了对计划的微调（Local Correction）与完全的整体重构（Global Re-initialization）的触发条件和计算成本。 结语：面向工程应用的展望 本书最后总结了上述理论在现代工业控制、物流路径优化、大规模计算任务调度等领域的实际应用潜力。它强调，理解规划任务的本质在于对系统结构、约束边界和信息流动的深刻洞察，而非仅仅依赖于某一种特定的算法。《复杂系统决策与资源优化：理论基础与实践应用》提供了一套通用的思维工具箱，用于解析和解决任何需要结构化、目标导向行动序列的难题。它面向的是对底层逻辑有深入探究需求的工程师、研究人员和高级决策分析师。

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