关于AI planning W3C论坛转载

刚接触到这个AI Planning，感觉思路不是很清楚。
   我的初步理解是，planning就是想办法把由很多的相似服务组成的"类"按照一定的"顺序"组合成一个编制，或者说是一个计划，比如制定一个旅游计划，旅店-->订票-->景点-->...至于具体的旅店服务，则是服务发现或者服务优化的事情了。
   这里我有个问题，那就是planning是不是必须基于本体来实现，如果基于本体，我们需要考虑那些。有资料说，planning是通过precondition和effet来实现的，不是通过input和output，我这里不太明白。
   希望大家给俺说道说道，或者推荐好文。

规划是指为了完成某个任务或达到某个状态所需要设计一个动作序列。因此规划就是来搜索这个动作组合的过程。
在经典的规划算法里，动作貌似便是以<name, precond, effects>来表示的，当然，语义显然可以在这个搜索过程中起到作用，语法的也可以工作。
这方面的文章应该也挺多的，SOA领域就是服务的自动组合了，传统 AI 推理里感觉如规则库的搜索策略等都非常有参考意义；一抓一大把~~ 呵呵

 

恩，结合楼上的朋友我再说说自己粗浅的一点理解:
    事实上，经过组合后的服务(一个满足用户需求的较为复杂的服务)，其outputs应该就是用户想要的，目前就是指xml-message吧我想。同时，effects是每个原子服务发生作用后产生的影响，对用户数据库或者对其他的服务，对用户来讲，effect是透明的。
    对于AI Planning，可以通过"知识库推理"来实现，比如向前推理(由inputs和effects 推出最终的outputs)和向后推理(由最终的outputs和最初的inputs寻找一阶逻辑规则集)

 

    这里我有两个问题想请教:
   1)基于语义web services，precondition 和 effect具体都要处理那些(自己的理解觉得比较片面)，目前owl-s是不是还没有相应的实现(在一个个人blog上见到有人实现了，地址忘了，好像是一个清华的哥哥)。

   2)楼上所说的动作，它不应该是对应的具体服务而应该是"一类服务"，那么这个动作，也就是这个"类"应该用什么来表示？只能用本体来描述吗？如何描述呢?

 

我想核心还是在 percondition 和 effect 本身的建模上吧，这个是需要做 AD HOC 的设计的，例如状态空间及状态转换如何定义。状态和输入/输出之间似乎也存在一些暧昧不清的纠葛。至于推理算法，和搜索策略等等，传统的很多算法估计都会有很强的参考价值。

 

关于动作，在这里也就是指服务了，其前件可以是语法的符号，或是语义的概念，关键是看你的领域的需求了，比方说如果你要做语义的，那自然是要用语义的东西把他包起来。后者需要用本体。

BTW，这方面的论文挺多的，你可以到中国期刊网--〉优秀硕博士论文里查，很多的，且用别人的毕业论文拿来入门感觉是很便捷的~^_^~ 再者我毕竟不是专攻这个方向的，对自己说的话对错尚且没有十足信心呢，呵呵~~

 

我再作些补充，希望大家针对AI Planning多说说自己的看法和存在的问题。
    HTN planning基于 封闭世界假说，那它也就不可避免的存在一个局限性，那就是无法保证能找到一个适合当前任务的method(也许有，只是它自己不知道而已)，它的优点，我目前总结的就是高效性，楼上的也提了，还有就是它和owl-s结合的很好，可以比较方便的由owl-s转化为planning方案。希望大家加以补充。
    在planning的家族中，我看的资料大抵有以下几个planning: 基于situation calculs的，比如GOLOG,
基于model checking的，基于HTN的应该最多了，SHOP2,JSHOP...还有采用多种混合技术的，象德国人的xplan

 

 

 

动态的domain并不一定非要使用概率推理。传统的规划方法，比如Situational Calculus, 回归规划，STRIPS都是解决planning的很好办法。规划器来说，Prolog应该可以算一个。Answer Set Solver也可以用来求解规划问题。

另一类规划问题涉及到概率和非确定性，这一般称为decision-theoretical planning，它不是生成行动序列，而是生成policy，即状态到行动的映射。这一类的代表是马尔可夫决策，部分可观测马尔可夫决策，在AI领域是另外一个很大的研究分支。

由semantic web service的出现，使得AI Planning才可以运用到semantic web service 的组合上。 服务组合不仅仅只能通过AI plannng 实现。
可以通过UML。Graph search等其它方法。
在工业界：workflow ，BPELWS等。
但工业界的方法缺少形式化的论证等理论支持，随着semantic web service的发展，工业界也将语义加入进来。
AI planning 对与服务组合，主要在于学术界，需要一些形式化的推理，但对于实用，，，还有很多路要走。

 

 

 

两年一度的International Planning Competition。 那里应该可以了解到最新的各种planning系统。