问题求解理论及应用PDF电子书下载

第一章 问题描述 1

1.1 问题提出 1

1.2 不同粒度世界的描述 5

1.3 不同粒度世界的关系 10

1.3.1 半序格 10

1.3.2 性质的保持性 12

1.4 粒度的选择与调整 22

1.4.1 合并法 23

1.4.2 分解法 25

1.4.3 商半序的存在性与唯一性 32

1.5 小结 34

第二章 分层递阶 35

2.1 分层递阶模型 35

2.2 计算量复杂性估计 38

2.2.1 对复杂性估计的假设 38

2.2.2 确定性模型下的复杂性估计 39

2.2.3 概率模型下的复杂性估计 46

2.2.4 分层方法中的逐次运算 56

2.3 上层空间信息的提取 56

2.3.1 例 59

2.3.2 论域无结构情况下［f］的构成 60

2.3.3 论域有结构情况下［f］的构成 63

2.3.4 结论 75

2.4 模糊等价关系与分层技术 76

2.4.1 模糊商结构 76

2.4.2 聚类与分层结构的求法 84

第三章 合成技术 87

3.1 引言 87

3.2 合成的数学模型 89

3.3 论域的合成 90

3.4 拓扑结构的合成 92

3.5.1 商半序的图上构成法 93

3.5 半序结构的合成 93

3.5.2 半序结构的合成 96

3.6 属性函数的合成 101

3.6.1 属性函数的合成原则 101

3.6.2 例 105

3.7 小结 112

第四章 推理模型 114

4.1 各种不同的推理模型 114

4.2 不确定性与粒度的关系 120

4.3 网络推理模型（一） 125

4.3.1 投影 128

4.3.2 合成 131

4.4 网络推理模型（二） 139

4.4.1 模型的建立 144

4.4.2 与或关系的投影 145

4.4.3 与或关系的合成 149

4.5 运算与商结构 154

4.4.4 结论 154

4.5.1 商运算存在性讨论 156

4.5.2 商运算的获得 159

4.5.3 商运算的逼近 168

4.5.4 约束与商约束 173

4.6 定性推理 178

4.6.1 定性推理的模型 179

4.6.2 例 180

4.6.3 定性推理的步骤 186

第五章 运动规划 188

5.1 人工智能中的规划问题 188

5.1.1 简单世界的规划问题 189

5.1.2 现实世界的规划 192

5.1.3 空间规划 202

5.2 运动规划的几何方法 204

5.2.1 姿态空间表示 204

5.2.2 求无碰路径 215

5.2.3 小结 220

5.3 运动规划的拓扑模型 221

5.4 降维法 231

5.4.1 基本原理 232

5.4.2 特征网络 237

5.5 应用 248

5.5.1 平面杆件的无碰路规划 248

5.5.2 多关节机械手的规划 257

5.6 分层技术的应用 278

5.6.1 多关节机械手运动的分层规划 279

5.6.2 计算量的估计 282

5.7 相碰检测 287

5.7.1 计算模型的讨论 287

5.7.2 计算量的估计 297

第六章 时间规划 299

6.1 时间规划方法存在的问题 299

6.2.1 基于点关系的时间逻辑 302

6.2 时间规划的关系矩阵方法（一） 302

6.2.2 时间关系的关系矩阵表示法 306

6.3 求R-时刻表 308

6.3.1 几个概念 308

6.3.2 关系矩阵的简化 309

6.3.3 求R-时刻表 310

6.4 求D-时刻表 321

6.4.1 几个符号 321

6.4.2 求基本赋值 322

6.4.3 算法Ⅱ的完备性 327

6.4.4 求D-时刻表的算法 337

6.5 最优D-时刻表 345

6.5.1 引言 345

6.5.2 求最优D-时刻表方法 347

6.5.3 算法Ⅲ的计算量 349

6.6 时间规划的近似解 349

6.6.2 算法Ⅳ的完备性 350

6.6.1 求ε-近似D-时刻表的方法 350

6.6.3 求渐近最优D-时刻表 354

6.7 时间规划的关系矩阵方法（二） 354

6.7.1 关系矩阵的构成 354

6.7.2 求R-时刻表的方法 357

6.8 资源分配 358

6.8.1 时差 359

6.8.2 劳力分配方法 360

第七章 统计启发式搜索 365

7.1 统计启发式搜索 367

7.1.1 启发式搜索技术 367

7.1.2 统计推断 371

7.1.3 统计启发式搜索 374

7.2 SA法的计算复杂性 377

7.2.1 SPA算法 377

7.2.2 SAA算法 382

7.2.3 其它类型的SA法 385

7.2.4 逐次运算 387

7.3 全局信息的提取 388

7.3.1 假设1的讨论 388

7.3.2 全局统计量的提取（一） 393

7.3.3 全局统计量的提取（二） 404

7.3.4 SA算法 408

7.4 统计启发式搜索方法与A*法的比较 411

7.4.1 与A*法比较 411

7.4.2 与其它加权技术的比较 416

7.4.3 其它方面的比较 428

7.5 图搜索的SA法 431

7.5.1 图搜索问题 431

7.5.2 与／或图的搜索 433

7.6 分层方法与启发式搜索技术 435

附录 438

参考文献 471