Planning and Scheduling领域论文

资 源 简 介

Planning and Scheduling领域论文

详 情 说 明

Planning和Scheduling是人工智能和运筹学领域的重要研究方向，主要关注如何高效地组织和安排任务与资源。Planning侧重于从高层次制定行动方案以实现特定目标，而Scheduling则更关注在有限资源下对任务进行时间上的优化分配。

在Planning方面，经典方法包括基于状态空间搜索的STRIPS规划器，以及后来的图规划技术。现代研究趋势则结合机器学习，发展出分层任务网络（HTN）和基于模型的强化学习规划方法。这些技术在机器人任务规划、游戏AI等领域有广泛应用。

Scheduling研究则涉及各种优化算法，从早期的启发式规则到遗传算法、约束满足等复杂方法。典型应用场景包括制造业排程、交通调度和云计算资源分配。近年来，将深度学习与运筹学结合的神经调度方法逐渐成为热点。

该领域的顶级会议包括ICAPS、AAAI和IJCAI，核心挑战在于处理现实问题中的不确定性、动态变化和计算复杂度。未来发展方向可能集中在人机协同规划、多智能体调度以及可解释的决策系统等方面。