【摘 要】
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从3个方面改进了不确定规划(non-deterministic planning,简称NDP)中的观测约简:-是如何找最小观测集合(minimal observation set,简称 MOS),二是如何在观测代价不均等时找最
【机 构】
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中山大学信息科学与技术学院软件研究所,广东,广州,510275;暨南大学计算机系,广东,广州,510632;School of Computing,National University of Sin
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从3个方面改进了不确定规划(non-deterministic planning,简称NDP)中的观测约简:-是如何找最小观测集合(minimal observation set,简称 MOS),二是如何在观测代价不均等时找最优观测集合(optimal observation set,简称OOS),三是如何找到容错的OOS.通过MOS问题和图论中的最小覆盖集问题(minimal set cove简称MSC)的类似性,可证MOS是NP难的问题,还可参考MSC算法得出时间复杂性不超过O(2mm2)且不低于Q(2m-1)的算法,其中m是观测的个数逼过使用整数规划(integer programming,简称IP)技术,可找到OOS以及容错的OOS.可以证明,上述算法能够保证找到解,并且能够保证解的最优性.
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