表达能力和延伸

11.1.2 表达能力和延伸

选用STRIPS表示中各种强加的变量限制是希望规划算法更加简单有效，而又不会太难而无法描述现实问题。一个最重要的限制是文字是无函数的。根据这个限制，我们能够确信对于一个给定问题的任何行动模式都可以命题化——也就说，转变成一个没有变量的纯命题行动表示的有限集合。（关于这个话题的更多内容参见第九章。）例如，在一个10架飞机和5个机场的问题的航空货物域中，我们可以把Fly(p,from,to)模式转变成10 × 5 × 5=250个纯命题行动。第11.4节和第11.5 节中的规划器将直接在命题化描述上工作。如果我们允许函数符号，那么将能构建出无限多的状态和行动。

近年来，已经很明晰了，STRIPS对于某些现实领域表达能力不足。结果是，开发了许多语言变种。图11.1简要地描述了一种重要的语言，即行动描述语言（Action Description Language），简称ADL，同时与基础的STRIPS语言进行了比较。在ADL中，Fly行动可以被写为：

Action(Fly(p : Plane, from : Airport, to : Airport),

PRECOND:At(p,from)∧(from≠ to),

EFFECT:¬At(p,from)∧At(p,to))

参数表中的符号p : Plane是前提中Plane(p)的一个缩写，这虽然没有增加表达能力，但可以更易读。（同时也缩减了能够构建的可能命题行动的数目。）前提(from ≠ to)表达了飞机航班不能从一个机场飞到同一个机场的事实。这在STRIPS中无法简洁地表达。

图11.1 STRIPS和ADL语言对于规划问题表示的比较。在两种状况下，目标的行为表现如同行动前提没有参数

在人工智能中使用的各种规划形式化方法已经在一个称为规划域定义语言（Planning Domain Definition Language，PDDL）的标准语法中被系统化。这种语言允许研究者交换性能测试问题和比较结果。PDDL 包括针对 STRIPS、ADL 以及我们将在第十二章中看到的分层任务网络的子语言。

STRIPS和 ADL 符号表示对于许多现实领域是足够的。接下来的小节中将显示一些简单的例子。然而，仍然存在一些重要的限制。最明显的是它们不能自然地表示行动的分支（ramification）。例如，如果飞机上有人、包裹或灰尘，那么当飞机飞行时它们的位置也在变化。我们将在第11.5节中看到更多的这种状态约束的例子。经典规划系统甚至没有尝试去解决限制问题（qualification problem；参见第 10.3.3 节的分支问题——译者注）：未表示的界限可能引起行动失败的问题。我们将在第十二章中解决限制问题。