智能规划是人工智能的一个重要分支,它主要涉及战略或行动顺序的安排和实现,在很多领域都有重要应用。而一致性规划是指处理初始条件和动作具有不确定性的规划,它极大的扩展了规划的在现实中的应用能力,使得规划器更加适合于处理现实世界中的问题。而目前主流的一致性规划系统都是将一致性规划问题转换为信念状态空间上的搜索问题来进行求解,这样使得求解效率大大提高,但只能得到非并行规划解。本文根据一致性规划的特殊情况,引入了独立动作和新的交互作用定义,给出了一致性规划中的并行动作生成规则。在一个使用了启发式信念状态搜索的高效一致性规划系统CFF(Conformant Fast-Forward)的基础上进行改进而设计了一个规划系统CFFP,使用递归的实时并行化算法来生成并行规划。并且对CFF的增强爬山算法和有利动作剪枝策略进行修改以帮助生成并行规划。该方法成功的使得信念状态空间搜索算法可以生成并行规划,在求解效率和规划解质量上找到了一个较好的平衡点,得到了较好的应用价值。在CFF的基础上,使用C语言对该算法进行了实现,设计了可以实时生成并行规划解的规划系统CFFP。该系统可以求解一致性规划问题和经典规划问题,找到时间步较少的次优规划解,提高了规划解质量。实验结果表明它比起能生成最优并行规划的一致性析取规划系统来可以用很小的代价生成接近最优的一致性并行规划解,对一致性问题的求解质量有较大的改进。