麻省理工学院的研究人员正在利用人类的直觉来改进规划算法。

自动化规划与调度国际会议每隔一年举行一次竞赛，以寻找解决诸如协调卫星活动或调度航班等规划问题的最佳计算机系统。不幸的是，即使是已经开发出来的最好的规划算法也是如此还是不如人有效他们特别擅长解决问题。

在人工智能发展协会(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)年会上发表的一篇论文中，麻省理工学院(MIT)计算机科学与人工智能实验室(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)的研究人员试图通过将人类直觉融入自动算法来改进规划系统。在将真正的人类规划者的策略编码成机器可读的表格后，他们记录到规划算法提高了10%到15%竞争，取决于要解决的问题。

“我们看到，在计划、调度和优化等方面，通常有一小部分人在这方面非常出色。”说麻省理工学院助理航空航天教授Julie Shah。

工作中的规划算法

规划算法被设计用来解决不同难度的问题，最简单的问题必须满足最少的参数，这将取决于问题本身。例如，一个要求规划飞行路线的问题，该问题要求所有乘客到达目的地时，没有一架飞机是空的机场，某机场的乘客数量，以及可用的飞机数量。

数值问题由于增加了数值参数而更加复杂，而时间问题由于在数值问题之上增加了时间约束而被认为是最难的。

对于每个问题，分配30分钟让算法开始工作。

增加人类直觉

沙阿和他的同事从麻省理工学院招募了36名研究生和本科生，并让他们解决规划问题。根据研究人员的说法，参与者是从麻省理工学院挑选出来的，因为他们认为该校的学生是解决问题的专家。他们是对的，因为学生在解决摆在他们面前的问题时比自动计划者做得更好。

学生们使用的大部分策略可以用线性时间逻辑来定义，这是一种形式语言，可以用来向问题规范中添加参数。每种使用的策略都分别进行了测试，产生了不同的结果，尽管只是轻微的结果。

对于卫星定位和飞行规划问题，研究人员记录到，数值问题的改进率分别为16%和13%，而时间问题的改进率分别为10%和12%。

沙阿说:“也许有一个桥梁，可以让用户的高级策略对机器有用。”

在一项正在进行的工作中，沙阿和同事们正在寻找他们的算法通过使用技术自然地处理语言，将自由形式的高级策略描万博体育登录首页述转换为线性时间逻辑，完全自动化，所有这些都不需要人的干预。

除了沙阿，约瑟夫·金和克里斯托弗·班克斯也对这项研究做出了贡献。