【摘 要】
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目前经典的规划模型虽然还占统治地位,但因其处理不确定情形的能力太弱,研究者在此基础上提出了各种规划模型,还从运筹学、决策学、控制论及经济学的角度引入了新的模型用于
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目前经典的规划模型虽然还占统治地位,但因其处理不确定情形的能力太弱,研究者在此基础上提出了各种规划模型,还从运筹学、决策学、控制论及经济学的角度引入了新的模型用于人工智能的规划问题.基于决策论的规划(DTP)特别适合于处理不确定情形下的规划问题.马尔可夫决策过程(MDP)是其中应用最多的模型,把规划问题看作是给定环境的模型和奖惩原则的情况下,寻求最优策略的问题.用值迭代的方法可以求解MDP的确良最优值函数,然后从最优值函数得到最优策略.该文的主要贡献有四点,分别是:1、基于PO9MDP的口语对话模型;这是该文最重要的贡献和创新之处.研究人员提出的基于POMDP的口语对话系统模型可以很好的处理对话中的不确定性,是对不确定规划模型和对话模型的一个重大贡献.基于贝叶斯网络的观察抽取模型、各种近似算法的应用研究及改进更是为这个口语对话模型进一步应用奠定了基础.2、基于Agent团队的强化学习模型;引入可变换的主导Agent作为主角,从团队角度进行多Agent强化学习是理论方面的又一大创新,能大大提高不确定环境中Agent团队的决策能力.3、实用的口语对话系统;该系统结合了多种技术,能在特定领域进行有效的人机对话,是应用方面的一个贡献,也是使POMDP口语模型进入实际应用的良好基础.4、RoboCup仿真球队;对国内机器人足球的发展做出极大的贡献,同时也为国际RoboCup的研究和开发做出了贡献.
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