使用蒙特卡洛树搜索方法来解决无法使用经典规划器解决的问题，并在路径规划问题中演示了该方法可以生成多样化和高质量的计划集合。

Aug, 2023

使用规划在现实应用中生成多个计划的能力是至关重要的。我们提出了一种在计划中选择重要顺序的方法，介于最高质量规划和无序最高质量规划问题之间，并探索了适应部分序减少搜索修剪技术来解决这个新的计算问题的方法，并通过实验证明了利用这种技术在这种情况下的好处。

Apr, 2024

研究了具有平面和命题表示的概率规划领域中测试和寻找小规划的计算复杂性，发现问题的复杂性分别属于 PL，P，NP，co-NP，PP，NP^PP，co-NP^PP 和 PSPACE，提出了一个新的基本 NP^PP 完全问题 E-MAJSAT，表明 E-MAJSAT 问题的启发式算法的开发对于广泛问题的高效算法很重要。

Aug, 1998

本篇论文介绍和综合了基于马尔可夫决策过程相关的方法，显示它们为建立 AI 中研究的许多类计划问题提供了一个统一的框架，并概述了用于易于构建策略或计划的计算工具的几种类型的表示和算法。

May, 2011

本文研究定性数量规划问题，提出了两种多项式时间降阶方法，将问题转化为非确定性计划问题和反之，从而解决解决方案不完整问题和复杂度问题。

Dec, 2019

通过研究动作的不同发生次数来分析导致规划正式化丧失可决定性的可能原因，使用多值偏序计划的概念实现了一个 NP 完全的数值规划片段，并研究了软性前提的优化技术。

Jul, 2023

在许多实际的规划应用中，代理人可能对寻找其动作成本尽可能均匀的计划感兴趣。本文将三个一致性度量指标应用于自动规划，并引入基于规划的编译方法，允许按词典顺序优化动作成本总和和动作成本的均匀性。在知名和新颖的规划基准实验结果中显示，可以有效地解决重构的任务以产生均匀的计划。

Feb, 2024

本文介绍一种新的确定性行动的一致性问题的公式化方法，通过将此类问题转化为经典问题并使用经典规划器求解，作者提出的翻译映射方案被证明是可行且完整的，该方案的复杂度受到问题的一致宽度参数的影响，但大部分问题的参数均有界，基于此翻译的规划器表现优异。

Jan, 2014

本文研究了具有共同特征的问题集合的一般策略的特征和计算，并介绍了如何通过利用轨迹约束以及 LTL 公式来消除策略的终止条件以及降低规划的复杂度。

Sep, 2019

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