行動計畫

　　決定行動步驟的過程或技術，是人工智慧中問題求解的重要組成部分，有時也稱規劃。行動計畫一般可分單級行動計畫、多級行動計畫、劇本型行動計畫和機遇型行動計畫等幾種基本方式。

　　單級行動計畫　不分層次的行動計畫。制訂行動計畫時針對每一個目標展開相應的解題動作序列，可以用問題歸約技術,也可以用手段-目的分析技術。單級行動計畫的主要缺點是事無巨細、主次不分，計算工作量大。有時，一些非關關鍵性細節會使計劃編制不能順利進行。對於復雜的問題，一般采用多級行動計劃。

　　多級行動計劃　分若幹層次的行動計劃。基本思想與結構化程序設計類似,即遵循自頂向下,逐步具體的原則。計劃是以抽象形式表示的概略的輪廓計劃開始，而在最低級階段，就必須以具體形式提出可直接執行的計劃細節。早期的通用解題程序 GPS已孕育瞭分級行動計劃的思想。70年代以後，多級行動計劃技術進一步在機器人作業設計系統、技工培訓專傢系統、遺傳工程試驗設計系統等方面得到瞭應用和發展。

　　劇本型行動計劃　在制訂行動計劃時啟用預先存儲於計算機內的一組計劃綱要。它與多級行動計劃中運用輪廓計劃逐步細化的不同處在於，這些綱要是事先存儲並通過觸發程序啟用的，模擬人對過去經驗的回憶和運用；而輪廓計劃則是在計劃制訂中由機器生成的。劇本型行動計劃一般分為兩個階段：首先根據給定問題的性質找出適用的計劃綱要；然後在計劃綱要中填入適用於特定問題域的解題算子，這個過程稱為例示，需要運用大量知識，劇本型行動計劃即因此得名（見框架型表示方式）。分子生物學的實驗設計，如脫氧核糖核酸定序問題、限制酶切割部位問題，已開始采用劇本型行動計劃的技術。

　　機遇型行動計劃　人在制訂行動計劃時是否有合適的機會，有時會成為決定性因素。日常生活中也不乏這樣的例子。例如為瞭消磨轉車等候時間而理發，下班路過而順便買菜。提出機遇型行動計劃首先是為瞭在特定條件下研究人的認知模型，並為問題求解提供新的技術。

　　搜索與子問題的交互作用　行動計劃的一個基本問題仍然是限制搜索，高效地找出能實現給定目標的解題步驟。子問題的交互作用會增加搜索的困難。例如，粉刷房間可歸結為粉刷天花板、粉刷墻壁和油漆地板等幾個子問題，這些子問題之間存在交互作用，行動計劃時就要正確處理它們的順序，否則就會使解題產生混亂。

　　

參考書目

　Paul R.Cohen and Edward A.Feigenbaum，eds，The Handbook of Artificial Intelligence, Vol.Ⅲ, William Kaufmann, Inc., Los Altos, Calif.,1982.