文件名称：古典计划大胆
文件大小：104KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-13 23:20:40
Python
介绍 计划是AI中的一个重要主题，因为期望智能代理自动在不确定的领域中计划自己的行动。 规划和调度系统通常用于自动化和物流运营，机器人技术和自动驾驶汽车，以及诸如哈勃望远镜和NASA火星漫游车之类的航空航天应用。 该项目分为实施和分析两部分。 首先，您将结合符号逻辑和经典搜索以实现执行进度搜索以解决计划问题的代理。 然后，您将尝试使用不同的搜索算法和试探法，并使用结果回答有关设计计划系统的问题。 在开始项目之前，请仔细阅读以下所有说明和的项目规则，以了解成功完成项目的要求。 了解项目需求将帮助您避免重复实验的某些部分，其中某些部分可能会耗时较长。 注意：在开始此项目之前，您应该阅读“人工智能：一种现代方法”第3版第10章或第2版第11章有关计划的内容。 有关此练习中代码限制的其他说明，请参见最后的“部分。 入门（工作区） 完成项目的最简单方法是单击下面的“下一个”以打开一个已
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classical-planning-udacity-master
----example_have_cake.py(3KB)
----my_planning_graph.py(12KB)
----aimacode()
--------utils.py(12KB)
--------search.py(13KB)
--------__pycache__()
--------LICENSE(1KB)
--------search.pyc(17KB)
--------__init__.py(0B)
--------planning.py(2KB)
--------logic.py(26KB)
----__pycache__()
--------air_cargo_problems.cpython-37.pyc(7KB)
--------my_planning_graph.cpython-37.pyc(11KB)
--------_utils.cpython-37.pyc(7KB)
--------planning_problem.cpython-37.pyc(5KB)
--------layers.cpython-37.pyc(10KB)
--------example_have_cake.cpython-37.pyc(3KB)
----classical_planning-275134.zip(12KB)
----tests()
--------test_my_planning_graph.py(18KB)
--------__pycache__()
--------__init__.py(0B)
----pseudocode()
--------heuristics.md(5KB)
----run_search.py(5KB)
----planning_problem.py(4KB)
----layers.py(9KB)
----examples.md(7KB)
----_utils.py(5KB)
----README.md(12KB)
----air_cargo_problems.py(7KB)