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自动决策是一个涵盖 AI 多个子学科的基本主题：强化学习 (RL)、AI 规划 (AP)、基础模型和运筹学等。尽管最近努力“弥合”这些社区之间的差距，但仍有许多见解尚未超越界限。本文的目标是提供一份简短且非详尽的入门知识，介绍 AP 中众所周知但在其他子学科中不太为人所知的思想。我们通过介绍经典的 AP 问题和表示，以及通过马尔可夫决策过程形式主义处理不确定性和时间的扩展来实现这一点。接下来，我们将调查解决 AP 问题的最新技术和想法，重点关注它们利用问题结构的能力。最后，我们介绍 AP 中的子领域，用于从非结构化输入中学习结构，并学习推广到未见过的场景和情况。
人工智能规划：入门和调查（初步报告）
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