软件学报

作者：陆旭，于斌，段振华，王德奎，陈矗，崔进

单位：陆旭，西安电子科技大学 计算机科学与技术学院, 陕西 西安 710071;综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学), 陕西 西安 71007111,于斌，西安电子科技大学 计算机科学与技术学院, 陕西 西安 710071;综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学), 陕西 西安 71007102,段振华，西安电子科技大学 计算机科学与技术学院, 陕西 西安 710071;综合业务网理论及关键技术国家重点实验室(西安电子科技大学), 陕西 西安 71007103,王德奎，西北大学 信息科学与技术学院, 陕西 西安 71012704,陈矗，曲阜师范大学 计算机学院, 山东 曲阜 27316505,崔进，西安石油大学 计算机学院, 陕西 西安 71006506

关键词：智能规划;简单偏好;SMT

基金：国家自然科学基金（61806158，61732013，62172322，62002290）；中国博士后科学基金（2019T120881，2018M643585）；国家重点研发计划（2018AAA0103202）；陕西省重点科技创新团队项目（2019TD-001）；陕西省自然科学基础研究计划（2021JQ-208）；山东省自然科学基金（ZR2020MF030，ZR2018PF007）；赛尔网络下一代互联网技术创新项目（NGII20190407）；陕西省教育厅专项科研计划（21JK0844）

智能规划（AI planning）简称规划，是人工智能领域的一个重要分支，在各领域均有广泛应用，如工厂车间作业调度、物资运输调度、机器人动作规划以及航空航天任务规划等.传统智能规划要求规划解（动作序列）必须最终实现整个目标集合，这种目标一般被称为硬目标（hard goal）.然而，许多实际问题中，求解的重点并不只是尽快实现目标以及尽量减少动作序列产生的代价，还需考虑其他因素，如资源消耗或时间约束等.为此，简单偏好（也称软目标soft goal）的概念应运而生.与硬目标相反，简单偏好是可以违背的.本质上，简单偏好用于衡量规划解质量的优劣，而不会影响规划解是否存在.现有关于简单偏好的研究进展缓慢，在规划解质量方面不尽如人意，即求得的规划解与最优解的差距较大.提出了一种求解简单偏好的高效规划方法，将简单偏好表达为经典规划（classical planning）模型的一部分，并利用SMT （satisfiability modulo theories）求解器识别多个简单偏好之间的各种关系，从而约简简单偏好集，减轻规划器的求解负担.该方法的主要优势在于：一方面，提前对简单偏好集进行裁剪，在一定程度上缩减搜索的状态空间；另一方面，直接利用现有高效经典规划器进行求解，而无须提出专用的规划算法，可扩展性较强.基准规划问题的实验结果表明，该方法在提升规划解质量方面表现优异，尤其适用于简单偏好之间不是相互独立的情况.

来源：2023年第7期

《软件学报》期刊编辑部

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