求最小期望权值强循环规划解
现实世界中,动作的执行通常都要耗费一定的代价,且由于外界环境的干扰,动作执行后的结果具有不确定性.针对这一问题,对不确定状态转移系统的动作赋予权值,使用概率分布表示状态转换的随机性,提出了强循环规划解的期望权值,并且设计了求最小期望权值强循环规划解的方法.该方法的主要思想是使用深度优先搜索求出规划问题的所有强循环规划解,再将强循环规划解分别转换成以状态到目标状态的期望权值为变元的线性方程组,最后使用高斯消元法解方程组,从而找出最小期望权值强循环规划解.
不确定规划 概率分布 最小期望权值强循环规划解 深度优先搜索 高斯消元法
李洋 文中华 伍小辉 劳佳琪
湘潭大学信息工程学院 湘潭411105 湖南工程学院计算机与通信学院 湘潭411104;湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室 湘潭411105
国内会议
宜昌
中文
217-220,257
2014-10-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)