这篇论文介绍了一种名为 High-Quality Contingent Planner（HQCP）的概率性和遗传性任务网络（HTN）规划器，在部分可观察环境中生成高质量的计划。该规划器在 HTN 规划的形式化中引入了部分可观察性，并根据成本进行了评估。同时，提出了一种新的用于高质量计划的启发式方法，并开发了集成规划算法。最后，经验研究验证了该规划器在概率性遗传规划和获取高质量计划方面的有效性和高效性。

Aug, 2023

提出了一个基于框架的方法以比较和分析使用 Hierarchical Task Network（HTN）规划解决 Web 服务复合问题的途径，并探讨了 HTN 规划的成就，规划模型及其在真实应用中的适用性。

Mar, 2014

本文介绍了一种扩展传统 HTN 计划架构的 HATP 计划框架，该框架将社交规则和几何推理结合起来，将代理人视为一等实体，使其更适合机器人学，并在线验证当前由 HATP 执行的人类 / 机器人行为。

May, 2014

本文提出了一种 HBNI (基于优先级偏好的任务嵌入法) 学习框架，用于通过任务插入来完善 HTN 方法，以及解决传统 HTN 学习方法中未考虑分层领域知识的问题。实验结果表明，该方法能够有效地解决新的 HTN 规划实例。

Nov, 2019

本文提出了一种使用现有启发式方法解决 HTN 问题的新型 POCL（偏序因果链接）方法，实验证明该方法表现优秀且能够优于现有方法，从而解决了缺乏正式和一致定义的时间分层规划问题的不便。

Jun, 2023

该研究提出了一种基于任务修改器的层级任务网络规划扩展，以实现在动态环境中对代理进行意外事件响应的能力。通过在两个环境中评估性能，证明了该方法的有效性。

Feb, 2022

采用语法归纳的方法，HierAMLSI 能够以高精度学习带有噪声和部分观察的 HTN 计划域的行动模型和分解。

Jun, 2022

本文探讨如何扩展 HDDL 以支持 PDDL 2.1 和 ANML 引入的时间和数字限制表达式。作者提出了语义和语法方面的需求，并以地球观测卫星计划问题的建模为例进行了说明。

Jun, 2022

通过三阶段编译器设计优化预处理，构建基于 Hierarchical Task Networks 的 HTN planner，提高运行效率。

Jul, 2022

本文探讨了如何通过从 PDDL 2.1 中汲取灵感以表示数字和时间表达式，来扩展 HDDL，从而填补 HDDL 在实际应用中缺少数字和时间约束的问题。

Jun, 2023