·2 智能系统学报 第2卷 1.1根据智能体在规划识别中的作用 全掌握动作的前提、效果或动作的执行概率等情况， 这是规划识别最常用的分类方法.Cohen,Per 由于无完整领域知识的规划识别复杂度较高， rault和Allen在1981年提出了规划识别的这种分 目前的规划器大都假设识别器具有完整的领域知 类方法，当时的分类中包括2种识别，分别为洞 识 孔式规划识别和协作式规划识别.2001年Geib和 1.4 根据所识别的规划是否有错误 Goldman又在此基础上增加了对手式规划识别2]. 1)对无误规划的规划识别：识别器所识别的智 1)洞孔式规划识别：智能体不关心或者不知道 能体在进行规划的过程中，所执行的每一个动作对 识别器在观察它的动作.在识别器识别的过程中，智 于到达目标都是必要的 能体不会为识别器提供帮助，也不会刻意阻碍识别 2)对有误规划的规划识别：识别器所识别的智 器对它进行识别 能体在进行规划的过程中，执行了一些错误动作这 2)协作式规划识别：智能体积极配合识别器的 些错误动作，或者是智能体本身能力限制造成的，或 识别，智能体所做的动作有意让识别器理解 者是智能体为了干扰识别器对它的识别而特意执行 3)对手式规划识别：智能体所做的动作对识别 的干扰性动作」 方造成了威胁，破坏了识别方的正常规划，而且智能 所识别的规划是否是有误规划，还要依据识别 体还会阻止或干扰识别器对它的识别. 背景及经验来判断.与实际情况更接近的是假设所 这3种规划识别都有其自身的特点，因此它们 识别的规划存在错误.但为了简便，目前大多数的规 的应用领域也不尽相同.洞孔式的规划识别主要应 划识别方法都是在假设所识别的规划为无误规划的 用在生产监控、智能用户接口等领域.协作式规划识 前提下进行的。 别主要应用在机器人足球、故事理解等领域：对手式 1.5根据所识别的动作序列是否完全可观察 规划识别则应用在入侵检测、军事指挥等敌对的环 1)完全可观察规划识别：识别器能够观察到所 境下.在这3种规划识别中，较为常用的是洞孔式规 识别智能体的全部动作及动作的执行顺序 划识别 2)部分可观察规划识别：识别器不能观察到所 1.2根据规划识别是否具有规划库 识别智能体的全部动作.这可能是由于识别器遗漏 1)有库的规划识别：用分层任务网络、事件层、 了，也可能动作本身是不可观察的.这种情况通常用 知识图或其他方式预先描述规划，并用这些规划作 动作的效果来进行识别 为规划识别的依据 完全可观察的规划识别比部分可观察的规划识 2)无库的规划识别：识别器不需要根据预先给 别要相对简单，通常情况下人们都是假设所观察的 定的规划就能给出识别结果 动作序列是完全可观察的，以降低识别的难度.但 目前大部分的规划识别方法都是有库的规划识 是，在现实生活中，很多情况是无法完全观察到的， 别.该方法直观、易于理解，但用这种方法进行识别 尤其是识别方与被识别方是敌对关系的情况下，想 前，需要做大量的建立规划库的准备，在搜索过程中 要得到对方的全部动作信息更是无法做到，因此，部 常常会消耗大量时间或空间.无库的规划识别突破 分可观察规划识别有更高的研究价值.从某种角度 了必须有特定规划库才能进行规划识别的限制，现 来看，完全可观察规划识别是部分可观察规划识别 有的基于无库规划识别的方法很少，主要是以Jun 的特例 Hong的基于目标图分析的规划识别方法.41和 1.6根据观察是否可信赖 Minghao Yin的基于回归图的规划识别方法1s]为 1)观察可信赖的规划识别：所观察到的动作就 代表.无库规划识别方法可以识别出新的规划因此 是实际发生了的动作，对这些动作所做的规划识别 很适合入侵检测、战术规划识别等智能体处于敌对 就是观察可信赖的规划识别。 状态的规划识别问题.但是，由于这种方法还不完 2)观察不可信赖的规划识别：在这种识别中，有 善，不能判断规划假设的优劣，可应用领域还比较狭 些动作不能完全肯定是否真实发生了，它们的发生 农 带有一种可能性.这种动作通常都被赋予一个可信 1.3根据规划识别是否有完整的领域知识 度，以确定该动作可信赖的程度 1)有完整领域知识的规划识别：识别器完全掌 由于识别器的疏忽或某些情况的干扰，识别器 握动作的前提、效果或动作的执行概率等情况 可能无法确定一些动作是否真实发生，因此导致了 2)无完整领域知识的规划识别：识别器不能完 观察不可信赖.为使问题求解更容易，或者某些领域 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net111 根据智能体在规划识别中的作用 这是规划识别最常用的分类方法. Cohen , Per2 rault 和 Allen 在 1981 年提出了规划识别的这种分 类方法[11 ] ,当时的分类中包括 2 种识别 ,分别为洞 孔式规划识别和协作式规划识别. 2001 年 Geib 和 Goldman 又在此基础上增加了对手式规划识别[ 12 ] . 1) 洞孔式规划识别 :智能体不关心或者不知道 识别器在观察它的动作. 在识别器识别的过程中 ,智 能体不会为识别器提供帮助 ,也不会刻意阻碍识别 器对它进行识别. 2) 协作式规划识别 :智能体积极配合识别器的 识别 ,智能体所做的动作有意让识别器理解. 3) 对手式规划识别 :智能体所做的动作对识别 方造成了威胁 ,破坏了识别方的正常规划 ,而且智能 体还会阻止或干扰识别器对它的识别. 这 3 种规划识别都有其自身的特点 ,因此它们 的应用领域也不尽相同. 洞孔式的规划识别主要应 用在生产监控、智能用户接口等领域. 协作式规划识 别主要应用在机器人足球、故事理解等领域 ;对手式 规划识别则应用在入侵检测、军事指挥等敌对的环 境下. 在这 3 种规划识别中 ,较为常用的是洞孔式规 划识别. 112 根据规划识别是否具有规划库 1) 有库的规划识别 :用分层任务网络、事件层、 知识图或其他方式预先描述规划 ,并用这些规划作 为规划识别的依据. 2) 无库的规划识别 :识别器不需要根据预先给 定的规划就能给出识别结果. 目前大部分的规划识别方法都是有库的规划识 别. 该方法直观、易于理解 ,但用这种方法进行识别 前 ,需要做大量的建立规划库的准备 ,在搜索过程中 常常会消耗大量时间或空间. 无库的规划识别突破 了必须有特定规划库才能进行规划识别的限制 ,现 有的基于无库规划识别的方法很少 ,主要是以 J un Hong 的基于目标图分析的规划识别方法[13 - 14 ] 和 Minghao Yin 的基于回归图的规划识别方法[15 ] 为 代表. 无库规划识别方法可以识别出新的规划 ,因此 很适合入侵检测、战术规划识别等智能体处于敌对 状态的规划识别问题. 但是 ,由于这种方法还不完 善 ,不能判断规划假设的优劣 ,可应用领域还比较狭 窄. 113 根据规划识别是否有完整的领域知识 1) 有完整领域知识的规划识别 :识别器完全掌 握动作的前提、效果或动作的执行概率等情况. 2) 无完整领域知识的规划识别 :识别器不能完 全掌握动作的前提、效果或动作的执行概率等情况. 由于无完整领域知识的规划识别复杂度较高 , 目前的规划器大都假设识别器具有完整的领域知 识. 114 根据所识别的规划是否有错误 1) 对无误规划的规划识别 :识别器所识别的智 能体在进行规划的过程中 ,所执行的每一个动作对 于到达目标都是必要的. 2) 对有误规划的规划识别 :识别器所识别的智 能体在进行规划的过程中 ,执行了一些错误动作. 这 些错误动作 ,或者是智能体本身能力限制造成的 ,或 者是智能体为了干扰识别器对它的识别而特意执行 的干扰性动作. 所识别的规划是否是有误规划 ,还要依据识别 背景及经验来判断. 与实际情况更接近的是假设所 识别的规划存在错误. 但为了简便 ,目前大多数的规 划识别方法都是在假设所识别的规划为无误规划的 前提下进行的. 115 根据所识别的动作序列是否完全可观察 1) 完全可观察规划识别 :识别器能够观察到所 识别智能体的全部动作及动作的执行顺序. 2) 部分可观察规划识别 :识别器不能观察到所 识别智能体的全部动作. 这可能是由于识别器遗漏 了 ,也可能动作本身是不可观察的. 这种情况通常用 动作的效果来进行识别. 完全可观察的规划识别比部分可观察的规划识 别要相对简单. 通常情况下人们都是假设所观察的 动作序列是完全可观察的 ,以降低识别的难度. 但 是 ,在现实生活中 ,很多情况是无法完全观察到的 , 尤其是识别方与被识别方是敌对关系的情况下 ,想 要得到对方的全部动作信息更是无法做到 ,因此 ,部 分可观察规划识别有更高的研究价值. 从某种角度 来看 ,完全可观察规划识别是部分可观察规划识别 的特例. 116 根据观察是否可信赖 1) 观察可信赖的规划识别 :所观察到的动作就 是实际发生了的动作 ,对这些动作所做的规划识别 就是观察可信赖的规划识别. 2) 观察不可信赖的规划识别 :在这种识别中 ,有 些动作不能完全肯定是否真实发生了 ,它们的发生 带有一种可能性. 这种动作通常都被赋予一个可信 度 ,以确定该动作可信赖的程度. 由于识别器的疏忽或某些情况的干扰 ,识别器 可能无法确定一些动作是否真实发生 ,因此导致了 观察不可信赖. 为使问题求解更容易 ,或者某些领域 ·2 · 智 能 系 统 学 报 第 2 卷