PDDL持续行动：灵活的持续时间
我在PDDL2.1中实现了一个基于函数(charge_level)的计费操作。(charge_level)的函数值工作并更新约10赫兹。 我想创建一个名为charge的操作，该操作将一直持续到charge_level达到阈值。这是 (:durative-action charge :duration ( CONTINUE UNTIL (> (charge_level) HIGH_
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使用收回和断言的 Prolog 规划
我想知道，是否可以在Prolog中使用在运行时通过retract和assert修改的知识库进行规划? 我的想法如下:假设我需要更换一辆汽车的爆胎.我可以把东西放在地上，也可以把东西从地上移到某个空闲的地方. 于是我想出了这样的代码: at(平面，轴).在(备用，后备箱).free(Where) :- at(_, Where), !, 失败.删除(什么):- 在(什么，_)，收回(在(
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使用撤回和断言进行序言规划
我想知道，是否可以在 Prolog 中使用运行时通过撤消和断言修改的知识库进行规划? 我的想法如下:假设我需要更换一辆汽车的瘪胎.我可以把东西放在地上，也可以把东西从地上移到某个空闲的地方. 于是我想出了这样一个代码: at(平面，轴).在(备用，主干).free(Where) :- at(_, Where), !, 失败.删除(什么):- at(什么，_)，收回(at(什么，_))
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关于AI规划中的PDDL
我正在尝试使用PDDL解决与计划者有关的Pacman风格的问题.我认为给定地图上有很多食物.我使用 exists 检查地图中是否还有其他食物，但这不起作用；为什么呢? 这是我的问题文件: (定义(问题pacman-level-1)(:domain pacman_simple);;问题图;;|1 |2 |3 |;;-| ---- | --- | --- ||;;a |P |G |F |;;b
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如何在Prolog中编写类型的条件计划？
我试图编写一个可以理解用C＃编写的学生程序的序言代码。现在，我被困在识别学生程序中的“ if”陈述的过程中。例如： 以下是我希望学生给出的代码。 int d = int.Parse（ Console.ReadLine（））; //值d由用户 int s = 0输入；如果（d> 0） s = 2，则 ; else if（d == 0） s = 1; else s =
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PDDL Graphplan找不到计划
我已经在PDDL中编写了一个域和测试问题，但是显然graphplan实现找不到计划.这是域: (define (domain aperture) (:requirements :strips :typing :negative-preconditions) (:types cube hallway room - location
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如何从PostgreSql中的保留中返回仅工作时间？
从的最佳答案中选择在PostgreSql的保留表中查找第一次空闲时间 创建表保留（在tsrange中， 排除使用要点（在WITH&期间） ）; 用于查找在给定日期和时间（2012-11-17 8：在下面的示例中） 还可以找到星期六，星期日和公共假日。 公众假期在表中定义 创建表pyha（pyha日期主键） 如何也排除周末和公共假期？ 免费
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如何在optaplanner中跟踪计划变量分配
在计划过程中是否可以访问计划变量的分配? 在我的用例中，我只想在计划期间一次分配具有某些状态的计划变量.之后，我不想使用该计划变量. 我知道在optaplanner中，计划变量/问题事实无法更改，因此我无法更改其状态. 是否有一种方法可以在计划过程中获取计划变量分配的列表，以便在Java代码或drools文件中，如果已使用一次，则可以避免重新分配? 谢谢！ 解决方案
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在我们的发现集群中提高纱线容器利用率的建议
当前设置 我们有10个节点的发现集群. 该群集的每个节点都有24个核心和264 GB内存，为后台进程保留一些内存和CPU，我们计划使用240 GB内存. 现在，在容器设置方面，由于每个容器可能需要1个核心，因此，我们最多可以有24个容器，每个容器具有10GB内存. 通常，群集的容器具有1-2 GB的内存，但是我们受限于我们拥有的可用核心，或者我可能缺少某些东西 问题陈述 由
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通过可变动作进行强化学习
我已经读过的 所有强化学习算法通常都应用于具有固定数量的单个代理动作.是否有任何强化学习算法可在考虑可变数量的动作的同时做出决定?例如，您如何在玩家控制N名士兵，并且每个士兵根据其状况随机选择动作的计算机游戏中应用RL算法?您无法为全球决策者(即“将军")制定固定数量的行动，因为随着士兵的创造和死亡，可用的行动不断变化.而且您不能在士兵级别制定固定数量的动作，因为士兵的动作是根据其直接环境而定的
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