智能规划已经成为人工智能研究的热点,尤其是基于概率方法的不确定规划算法和对可创建删除对象规划算法的研究。概率方法定量的刻画了现实世界中的不确定性,更适合于求解现实世界中的规划问题,从而得到很多学者的关注。基于Graphplan算法的PGraphplan是概率规划中较优秀的一个规划器。PGraphplan在图规划框架下利用动态规划算法找到随机规划解。但规划解是在“每个时间步只允许执行一个非空动作”的假设下求得的,这使得它并没有Graphplan那样的高效。在规划中,对象的增减是大量存在的,因此,可创建删除对象规划的研究更加符合现实世界的环境与状态,更适合于求解现实世界的问题。2005年问世的规划器CDOGP,是一个较好的基于Graphplan的规划器,它提出了对象命题化的思想,使对象统一成命题来看待,使对象集合动态可变的规划更容易求解了。但是,在现实世界中,一般操作尚有动作效果的不确定性,更别说具有创建删除对象效果的操作了。CDO操作的复杂程度在算法中并没有被表现出来。本文针对以上两个算法存在的问题,提出了新的规划算法CDOPGP,即对象集合动态可变的概率规划算法。我们引入了动态规划图的分支以及分支概率的概念,基于这些概念通过对搜索中出现目标命题的分支的排列组合,实现了对象集合动态可变的概率规划问题中动作的并行执行;并且重新定义了命题、动作以及对象间互斥的概念,使其在本算法中发挥了应有的作用,提高了算法的效率;另外,本文把CDOP操作引入到概率规划中来,成功地用概率来表示了创建删除对象操作的复杂性,使概率规划算法能成功地处理一部分的可创建删除规划问题。最后,本文在给出算法的基础上,利用C语言对该算法进行了实现,设计了可以处理并行动作的对象集合动态可变的概率规划系统CDOPGP。实验证明该系统可以达到理论预期的效果,实现了动作的并行执行,可以找到概率最大的规划解,提高了概率规划器的效率,使得概率规划更适合于处理现实世界问题。新的算法更适合于解决现实世界中的规划问题,具有较高的理论研究价值。同时,CDOPGP规划器的开发,进一步拓宽了概率规划的应用领域,推动了概率规划在实际应用方面的发展。