摘要
本发明提供的是一种基于混合智能的任务规划方法、装置及存储介质,所述方法输入目标任务和态势信息,将优化后的分层规划器作为蒙特卡洛树搜索中的前向模型,通过多次前向搜索,构建出训练好的搜索树;利用训练好的搜索树,生成最佳宏观任务序列和最佳微观动作序列;将宏观任务序列中的每个宏观任务与微观动作序列对应,根据宏观任务序列中宏观任务的先后顺序,连接对应微观动作序列,得到最终的规划结果;本发明能够将领域知识与模型数据相结合,缩减规划结果的搜索空间,具备良好的场景迁移能力,提升任务规划装置的可解释性、时效性、泛化性。
技术关键词
生成网络模型
蒙特卡洛树搜索
规划
序列
分层
数据
人类
节点
树根
自然语言
处理器
场景
可读存储介质
时效性
弹药
电子设备
模块
指令
实体
信号
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