摘要：智能规划器是智能规划研究成果的重要表现形式,规划器的求解效率和规划质量是智能规划理论研究的直接反映.首先介绍智能规划器的一般结构和StepByStep规划器的总体结构,然后详细阐述StepByStep规划器各组成部分所采用的方法和策略,定义谓词知识树来提取领域知识.在谓词知识树的基础上定义谓词规划树,并用各种策略来提高规划树的生成效率.在谓词规划树的基础上设计StepByStep的规划策略,最后用8个规划器对3个具有代表性的基准规划领域及其规划问题进行实际的求解实验,分析了StepByStep规划器在求解效率和规划质量上的具体表现.实验数据表明,StepByStep规划器的规划策略对3个不同规划领域都具有很好的指导作用,验证了领域知识在规划求解过程中的实际价值.

摘要：设计了一个基于支持向量规划的香烟销量预测和销售趋势分析数学模型(LR_-εSVR和NLR_ε-SVR)及算法(-εSVR_SP)。企业的历史销售情况及企业外部的一些环境和条件作为算法的输入,输出未来一定时期的销量预测数据和销售趋势图。基于非线性核函数的学习算法降低了训练空间向量的维度,从而降低了计算复杂性,减少了对训练学习数据量的要求,提高了计算精度,降低了计算时间。通过模拟实验、实际数据集合实验及与神经网络算法的对比,验证了该算法的精确度和计算效率。