一种预测行为规划的期望效用的方法技术

本发明专利技术公开了一种预测行为规划的期望效用的方法，所述规划是指为达到一个目标的行为的集合，该方法根据所观察到的证据获得行为规划的期望效用值，所述方法包括：步骤S1.根据证据计算状态出现的概率，所述证据指的是对行为和状态的观察结果，所述状态指的是行为的前提和结果的出现情况；步骤S2.根据状态出现的概率计算行为发生的概率；步骤S3.根据行为出现的概率计算行为结果出现的概率和行为的期望效用值；步骤S4.根据行为结果出现的概率和行为的期望效用值计算行为规划结果本。出现的概率和行为规划的期望效用值。本发明专利技术能够用于分析行为意图。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机科学
，可基于规划知识自动进行概率推理，井根据个体或组织的行为或状态观察给出对其最可能采取的行为及行为意图的分析結果，以预测行为规划的期望效用。
技术介绍
行为分析方法在国家与社会公共安全、商业管理、决策评估等领域都具有十分重要的应用。以往的行为分析方法主要基于Markov或Bayesian模型，这些模型方法存在计算空间和条件概率表的赋值等ー些固有的弱点，使得其应用受到较大的局限。而且，基于Markov和Bayesian方法只能提供行为分析结果，在行为的深层分析和结果的解释方面都存在较大欠缺。相对于这些传统的行为分析方法，基于规划知识的行为分析方法由于米用了明晰的行为知识表示，且不但可以提供行为分析結果，还可以分析个体或组织采取行 为的意图和目标，因此在行为分析结果的可解释性和丰富程度上较以往方法具有明显的优势。近年来，基于规划知识的行为意图分析方法以概率方法为代表。Charniak和Goldman (Artificial Intelligence, 1993)采用贝叶斯推理方法建立了第一个基于规划知识、用于意图分析的概率模型。Panadath和WeIIm本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种预测行为规划的期望效用的方法，所述行为规划是指为达到一个目标的行为的集合，该方法根据所观察到的证据获得行为规划的期望效用值，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、根据证据计算状态出现的概率，所述证据指的是对行为和状态的观察结果，所述状态指的是行为的前提和结果的出现情况；步骤S2、根据状态出现的概率计算行为发生的概率；步骤S3、根据行为出现的概率计算行为结果出现的概率和行为的期望效用值；步骤S4、根据行为结果出现的概率和行为的期望效用值计算行为规划结果出现的概率和行为规划的期望效用值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：毛文吉，王飞跃，曾大军，李晓晨，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：