时态规划综述及研究现状

摘要： 作为人工智能领域的一个重要分支, 智能规划被广泛应用于机器人、工业生产、商业应用等领域。时态规划是智能规划的前沿子领域。本文从时态特征、规划方法、应用等三个角度出发, 对时态规划进行综述。与规划能力相比, 时态特征的发展已足够成熟; 基于启发式的状态空间搜索是目前的最佳选择; 研究人员仍在寻找更多更好的应用场景。本文旨在用通俗易懂的方式帮助入门学者快速认识时态规划。

规划就是为了达成某个目标,考虑自身所拥有 的资源条件以及所需要的行动，对行动的执行时间 及执行次序作出决策。智能规划就是利用计算机实 现规划自动化的技术。在研究术语中，针对不同的应 用场合，智能规划问题可由领域(domain)和问题 (problem)组成。在每个领域下，根据初始条件和目标 条件的不同，可实例化出多个问题实例。每个问题实 例可由状态命题集合S、行动(或称动作)集合A、初始 状态集合I和目标状态集合G组成,即一个规划问题 可由 这样一个四元组构成。规划的过程就 是寻找出一组行动序列，使初始状态I转移到目标状 态G。这组行动序列就是一个计划，也被称之为规 划解。

1971年 ，Fikes和Nilsson[ 1 ]提出了STRIPS 规划。 STRIPS规划克服了早期智能规划使用的纯逻辑方 法的缺点，极大地提升了规划系统的求解能力。STRIPS 系统是智能规划研究历史上的一个里程碑。此后，智 能规划的问题表示通常都是STRIPS规划或是在 STRIPS规划基础上的扩展。 

现实世界的实际应用需要考虑到时间因素。而 STRIPS规划为了限定问题的复杂度作出了诸多严 格的假设。其中“动作是瞬时的”这条假设可以表明 STRIPS规划并不支持时态动作。为此，STRIPS的扩 展版时态规划应运而生。时态规划的出现是智能规 划走向现实世界实际应用的需要和必然结果。

1998年举行的第一届国际规划竞赛(International Planning Competition, IPC)统一了关于基准问题的描 述，建立了一套领域问题的标准描述方法。此后，国 际规划竞赛每两年或三年举行一次。IPC让各个规划 器可以同台竞技，极大地促进了智能规划的发展。

智能规划不仅在理论研究上具有重要意义，在 现实生活中也具有广泛的应用，在机器人控制、工业 制造、物流运输、化学工业、计算机博弈、股票指数模 拟中都可以看到其身影。应用的详细内容见下文第 4部分。

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