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该论文研究探讨了智能规划领域中，利用遗传算法学习动作模型的方法。

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简介：
通过运用遗传算法构建的智能规划动作模型，本研究旨在探索一种在状态信息不完全存在的情况下，实现动作学习的方法。 赖志锋与姜云飞的研究表明，智能规划以及机器学习作为人工智能领域内的两个重要发展方向，近年来正日益受到关注，并且两者结合进行深入研究已成为一个重要的研究趋势。本文将重点阐述在动作间状态存在不确定性条件下的学习策略。

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