Τι είναι πράκτορας; Άνθρωπος Ρομπότ Πράκτορας λογισμικού. ...αλλά και μη ευφυή πράγματα όπως... οι θερμοστάτες!

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Τι είναι πράκτορας; Άνθρωπος Ρομπότ Πράκτορας λογισμικού. ...αλλά και μη ευφυή πράγματα όπως... οι θερμοστάτες!"

Transcript

1 Νοήμονες Πράκτορες

2 Τι είναι πράκτορας; Οποιαδήποτε οντότητα λειτουργεί μέσα σε ένα περιβάλλον, το οποίο αντιλαμβάνεται μέσω αισθητήρων και επιδρά πάνω του μέσω μηχανισμών δράσης. Άνθρωπος Ρομπότ Πράκτορας λογισμικού...αλλά και μη ευφυή πράγματα όπως... οι θερμοστάτες! 2

3 Ένας ορισμός εργασίας Ένας ορισμός εργασίας (Wooldridge & Jennings 1995): Πράκτορας είναι ένα υπολογιστικό σύστημα (ΥΣ) που βρίσκεται μέσα σε κάποιο περιβάλλον και είναι ικανό για αυτόνομη δράση μέσα σε αυτό το περιβάλλον ώστε να εκπληρώσει τους στόχους για τους οποίους σχεδιάστηκε. Ανάλογα με τον τομέα εφαρμογής διαφορετικά χαρακτηριστικά θεωρούνται σημαντικά για να χαρακτηρίζεται ένα πρόγραμμα λογισμικού πράκτορας. Αντιδραστικότητα (ορθολογισμός): οι νοήμονες πράκτορες μπορούν να αντιλαμβάνονται το περιβάλλον τους και να απαντούν με τον καλύτερο δυνατό τρόπο, εντός λογικού χρόνου σε αλλαγές που συμβαίνουν σε αυτό, με σκοπό να εκπληρώσουν τους στόχους τους. Ενεργητικότητα (αυτονομία): οι νοήμονες πράκτορες μπορούν να πάρουν πρωτοβουλίες και να ενεργήσουν προς την εκπλήρωση των στόχων τους. Κοινωνικότητα: οι νοήμονες πράκτορες μπορούν να αλληλεπιδρούν με άλλους πράκτορες (και ανθρώπους) για να εκπληρώσουν τους στόχους τους. Αυτή η αλληλεπίδραση δεν περιορίζεται μόνο στην ανταλλαγή δεδομένων αλλά έχει χαρακτηριστικά που την κάνουν να μοιάζει με ανθρώπινη αλληλεπίδραση π.χ. για την σύναψη συμφωνιών, τη δημιουργία συνεργασιών, το συντονισμό ενεργειών με άλλους πράκτορες. 3

4 Πράκτορες και αντικείμενα Δεν είναι πράκτορας απλώς ένα όνομα για ένα αντικείμενο (object); Αντικείμενο: Περιέχει μια κατάσταση (state) Επικοινωνεί με ανταλλαγή μηνυμάτων (message passing) Έχει μεθόδους, οι οποίες αντιστοιχούν στις λειτουργίες που μπορούν να εφαρμοστούν στην κατάσταση του 4

5 Βασικές διαφορές Πράκτορες και αντικείμενα Οι πράκτορες είναι αυτόνομοι Αποφασίζουν μόνοι τους αν θα εκτελέσουν μία πράξη που τους ζητήθηκε από κάποιο άλλο πράκτορα. Οι πράκτορες είναι ευφυείς Μπορούν να αντιδρούν στις αλλαγές του περιβάλλοντος τους, να παίρνουν πρωτοβουλίες, να είναι κοινωνικοί. Τέτοια είδη συμπεριφοράς δεν υπάρχουν στο βασικό μοντέλο των αντικειμένων. Οι πράκτορες είναι δραστήριοι (active) Κάθε πράκτορας έχει τουλάχιστον ένα νήμα δραστηριότητας. 5

6 Τα αντικείμενα κάνουν μία πράξη δωρεάν... Οι πράκτορες κάνουν μία πράξη γιατί το θέλουν Οι πράκτορες κάνουν μία πράξη για λεφτά... 6

7 Πράκτορες και έμπειρα συστήματα Δεν είναι πράκτορας απλώς ένα όνομα για ένα έμπειρο σύστημα (expert system); Τα έμπειρα συστήματα περιέχουν γνώση για κάποια περιοχή (πχ αρρώστιες αίματος) Παράδειγμα: το έμπειρο σύστημα MYCIN Περιέχει γνώση για αρρώστιες του αίματος σε μορφή κανόνων. Μπορεί να παρέχει εξειδικευμένες συμβουλές σε ένα γιατρό για αρρώστιες του αίματος, λαμβάνοντας από τον γιατρό γεγονότα (συμπτώματα) σχετικά με μία τέτοια αρρώστια. 7

8 Βασικές διαφορές Πράκτορες και έμπειρα συστήματα Οι πράκτορες λειτουργούν σε ένα περιβάλλον Το MYCIN δεν γνωρίζει τίποτα για τον κόσμο --- μόνο τις πληροφορίες (συμπτώματα) πουτουπαρέχειέναςχρήστης Οι πράκτορες πράττουν Το MYCIN δεν εφαρμόζει τις συμβουλές του στους ασθενείς Μερικά έμπειρα συστήματα πραγματικού χρόνου (real-time expert systems), όπως π.χ. το σύστημα ARCHON, λειτουργούν όπως οι πράκτορες. 8

9 Αφηρημένη άποψη πράκτορα/περιβάλλοντος Συνήθωςτοπεριβάλλονθεωρείταιμη-ντετερμινιστικό: η εκτέλεση μιας ενέργειας από τον πράκτορα δεν έχει πάντα το ίδιο αποτέλεσμα. η εκτέλεση μιας ενέργειας από τον πράκτορα δεν είναι πάντα επιτυχής. Ο πράκτορας έχει ένα ρεπερτόριο ενεργειών που μπορεί να εκτελέσει. Δεν εκτελούναι όλες οι ενέργειες όλες τις φορές, συνήθως κάθε μία απαιτεί συγκεκριμένες προϋποθέσεις. Το βασικό πρόβλημα για έναν πράκτορα είναι να αποφασίζει ποια ενέργεια να εκτελέσει όταν περισσότερες από μια είναι πιθανές, έτσι ώστε να ικανοποιήσει τους στόχους για τους οποίους έχει σχεδιαστεί. Αυτή η επιλογή μπορεί να εξαρτάται μόνο από την τρέχουσα αντίληψη του πράκτορα για το περιβάλλον του ή από ολόκληρο το ιστορικό των αντιλήψεων του πράκτορα για το περιβάλλοντου. Υπάρχουν αρχιτεκτονικές πρακτόρων, δηλαδή αρχιτεκτονικές λογισμικού για συστήματα λήψης αποφάσεων. 9

10 Πράκτορας και περιβάλλον (1) Είσοδος αισθητήρων = αντιλήψεις (percepts). Ακολουθία αντιλήψεων = πλήρες ιστορικό όλων όσων έχει αντιληφθεί ο πράκτορας. Έξοδος δράσης = ενέργειες που εκτελεί ο πράκτορας στο περιβάλλον. Ρεπερτόριο ενεργειών = το σύνολο όλων των ενεργειών που μπορεί να εκτελέσει ο πράκτορας. Συνάρτηση πράκτορα = αντιστοιχία ακολουθιών αντιλήψεων σε ενέργειες Η επιλογή μιας ενέργειας μια χρονική στιγμή εξαρτάται από την τρέχουσα αντίληψη του πράκτορα ή και από ολόκληρη την ακολουθία αντιλήψεών του. 10

11 Πράκτορας και περιβάλλον (2) Στη γενική περίπτωση το περιβάλλον ενός πράκτορα θεωρείται μηντετερμινιστικό: Η εκτέλεση μιας ενέργειας από τον πράκτορα δεν έχει πάντα το ίδιο αποτέλεσμα. Η εκτέλεση μιας ενέργειας από τον πράκτορα δεν είναι πάντα επιτυχής. Ο πράκτορας έχει ένα ρεπερτόριο ενεργειών που μπορεί να εκτελέσει. Δεν εκτελούνται όλες οι ενέργειες όλες τις φορές, συνήθως κάθε μία απαιτεί συγκεκριμένες προϋποθέσεις. Το βασικό πρόβλημα για έναν πράκτορα είναι να αποφασίζει ποια ενέργεια να εκτελέσει όταν περισσότερες από μια είναι πιθανές, έτσι ώστε να ικανοποιήσει τους στόχους για τους οποίους έχει σχεδιαστεί. Μαθηματικά, ένας πράκτορας είναι μια συνάρτηση που αντιστοιχίζει ενέργειες σε ιστορίες αντιλήψεων: f : Per* A Το βασικό πρόβλημα για μας είναι να βρούμε ποιος είναι ο σωστός τρόπος να ορίσουμε (προγραμματίσουμε) τη συνάρτηση του πράκτορα έτσι ώστε αυτός να μπορεί να αποφασίζει ποια ενέργεια να εκτελέσει... 11

12 Παράδειγμα: πράκτορας-καθαριστής A B Ο κόσμος αποτελείται μόνο από τους χώρους Α και Β. Ο πράκτορας μπορεί (να δέχεται την ακόλουθη είσοδο) Να αντιλαμβάνεται σε ποιό χώρο είναι. Να αντιλαμβάνεται αν υπάρχει σκόνη στο χώρο όπου βρίσκεται. (να παράγει την ακόλουθη έξοδο) Να μετακινείται αριστερά. Να μετακινείται δεξιά. Να αναρροφήσει τη σκόνη. 12

13 Συνάρτηση πράκτορα-καθαριστή A B Ακολουθία αντιλήψεων [Α, Καθαρό] [Α, Σκονισμένο] [Β, Καθαρό] [Β, Σκονισμένο] [Α, Καθαρό], [Α, Καθαρό] [Α, Καθαρό], [Α, Σκονισμένο]... [Α, Καθαρό], [Α, Καθαρό], [Α, Καθαρό] Ενέργεια Δεξιά Αναρρόφηση Αριστερά Αναρρόφηση Δεξιά Αναρρόφηση... Δεξιά 13

14 Ορθολογικός πράκτορας Ορθολογικός πράκτορας = ο πράκτορας που κάνει το σωστό. Σωστό = η συνάρτηση του πράκτορα είναι σωστά ορισμένη, δηλαδή για κάθε ακολουθία αντιλήψεων αντιστοιχεί η ορθή/καλύτερη ενέργεια. Ορθή/καλύτερη ενέργεια = εκείνη που κάνει τον πράκτορα πιο επιτυχημένο. Επιτυχημένος πράκτορας =? 14

15 Μέτρα απόδοσης για πράκτορες Μέτρο απόδοσης = ένα κριτήριο για την επιτυχημένη (ή όχι) συμπεριφορά του πράκτορα. Ο πράκτορας αντιλαμβάνεται το περιβάλλον. Με βάση τις αντιλήψεις του επιλέγει μια ενέργεια. Μόλις εκτελεστεί η ενέργειά του το περιβάλλον περνά σε νέα κατάσταση. Αν η νέα κατάσταση του περιβάλλοντος είναι επιθυμητή τότε ο πράκτορας ήταν αποδοτικός/επιτυχημένος. Ποιος θα αποφασίσει ποιες καταστάσεις περιβάλλοντος είναι επιθυμητές; Ο ίδιος ο πράκτορας (αλλά τότε είναι υποκειμενικό το κριτήριο) Ο σχεδιαστής του πράκτορα 15

16 A B Μέτρο απόδοσης για πράκτορα-καθαριστή Πόση σκόνη καθαρίζεται μέσα σε συγκεκριμένο χρονικό διάστημα; Ένας ορθολογικός πράκτορας θα μπορούσε να επιλέξει...; Πόσο κατάφερε να διατηρήσει το χώρο καθαρό μέσα σε συγκεκριμένο χρονικό διάστημα; καθαρός χώρος = ;(μέση καθαρότητα;) Δύο διαφορετικοί πράκτορες μπορεί να επιτύχουν την ίδια απόδοση: Ένας που δουλεύει μέτρια όλη την ώρα Ένας που δουλεύει εντατικά κάποια διαστήματα αλλά κάνει μεγάλα διαλείμματα 16

17 Επιλογή κατάλληλου μέτρου απόδοσης Δύσκολη! Προτιμότερο να επιλέγουμε μέτρα απόδοσης σύμφωνα με το τι θέλουμε να συμβεί στο περιβάλλον παρά σύμφωνα με το πώς νομίζουμε ότι πρέπει να συμπεριφερθεί ο πράκτορας. Εξάλλου, δεν είναι πάντα σίγουρο ότι ένας πράκτορας θα συμπεριφερθεί με συγκεκριμένο τρόπο! Αυτονομία... 17

18 Ορθολογικός πράκτορας (ξανά...) Η σωστή ενέργεια σε μια χρονική στιγμή εξαρτάται Από το μέτρο απόδοσης που χρησιμοποιείται για να ορίσει την επιτυχία Από την ακολουθία αντιλήψεων του πράκτορα μέχρι στιγμής Από την προηγούμενη γνώση του πράκτορα για το περιβάλλον Από τις ενέργειες που μπορεί να πραγματοποιεί ο πράκτορας (ποιων οι προϋποθέσεις εκπληρώνονται;) Για κάθε δυνατή ακολουθία αντιλήψεων, ένας ορθολογικός πράκτορας θα πρέπει να επιλέγει μια ενέργεια που αναμένεται να μεγιστοποιήσει το μέτρο της απόδοσής του, με δεδομένα τα τεκμήρια που παρέχονται από την ακολουθία αντιλήψεων και την ενσωματωμένη γνώση που έχει ο πράκτορας. 18

19 Αυτονομία πράκτορα Ορθολογικότητα παντογνωσία Ο πράκτορας παντογνώστης γνωρίζει το πραγματικό (όχι απλά το αναμενόμενο) αποτέλεσμα των ενεργειών του και πράττει ανάλογα. Η ορθολογική επιλογή εξαρτάται από τις μέχρι στιγμής αντιλήψεις. Ορθολογικότητα συλλογή πληροφοριών και εξερεύνηση Ο ορθολογικός πράκτορας θα πρέπει να κάνει και ενέργειες που βοηθούν να μεγιστοποιηθεί η αναμενόμενη απόδοσή του (π.χ. ο πράκτορας-καθαριστής να διατρέξει το χώρο για να εντοπίσει πού βρίσκεται σκόνη, ή πού οριοθετείται ο χώρος) Ορθολογικότητα μάθηση και αξιοποίηση εμπειρίας Συλλογή πληροφοριών + μάθηση + τροποποίηση συμπεριφοράς = αυτονομία. 19

20 Περιβάλλοντα εργασιών Κάθε πράκτορας προορίζεται για να επιλύσει κάποιο πρόβλημα. Για να κατασκευάσουμε ορθολογικό πράκτορα πρέπει κατ αρχήν να γνωρίζουμε το πρόβλημα, δηλαδή το περιβάλλον εργασίας του. Για να περιγράψουμε περιβάλλοντα εργασίας πρέπει να ορίσουμε Το μέτρο απόδοσης που θα χρησιμοποιηθεί (Performance) Τα περιεχόμενα του περιβάλλοντος (Environment) Τους μηχανισμούς δράσης που θα έχει ο πράκτορας (Actuators) Τους μηχανισμούς αντίληψης που θα έχει ο πράκτορας (Sensors) 20

21 Παράδειγμα: αυτόματος οδηγός ταξί Τύπος πράκτορα Μέτρο απόδοσης Περιβάλλον Μηχανισμοί δράσης Αντιλήψεις Οδηγός ταξί Ασφαλές, άνετο, γρήγορο, νόμιμο δρομολόγιο, μέγιστα κέρδη Δρόμοι, άλλα οχήματα, πεζοί, πελάτες, ισχύων ΚΟΚ, καιρικές συνθήκες Τιμόνι, γκάζι, φρένο, κόρνα Κάμερες, ταχύμετρο, GPS, αισθητήρες κινητήρα 21

22 Κατηγορίες περιβαλλόντων για πράκτορες Οι Russel & Norvig (1995) κατηγοριοποιούν ένα περιβάλλον ανάλογα με τις ιδιότητές του: Προσιτά/ μη-προσιτά: ένα περιβάλλον είναι προσιτό όταν ο πράκτορας μπορεί να λάβει πλήρη, ακριβή και ενημερωμένη πληροφορία για την κατάστασή του. Τα περισσότερα πραγματικά περιβάλλοντα είναι μη-προσιτά. Ντετερμινιστικά/μη-ντετερμινιστικά: ένα περιβάλλον είναι ντετερμινιστικό όταν κάθε ενέργεια που εκτελείται μέσα σε αυτό έχει ένα μοναδικό και εγγυημένο αποτέλεσμα (και οδηγεί σε μια μοναδική νέα κατάσταση του περιβάλλοντος). Στατικά/δυναμικά: ένα περιβάλλον θεωρείται στατικό όταν αλλάζει μόνο εξαιτίας της ενέργειας κάποιου πράκτορα. Ένα δυναμικό περιβάλλον περιέχει κι άλλες διεργασίες που το αλλάζουν και οι οποίες βρίσκονται εκτός του ελέγχου του πράκτορα. Διακριτά/συνεχή: ένα περιβάλλον είναι διακριτό όταν περιέχει σταθερό, πεπερασμένο αριθμό ενεργειών και μεταβλητών. 22

23 Μη-προσιτά περιβάλλοντα και σχεδίαση πρακτόρων Όσο πιο προσιτό είναι ένα περιβάλλον τόσο πιο εύκολο είναι να κατασκευάσουμε πράκτορα που να λειτουργεί αποτελεσματικά σε αυτό. Γιατί... Καλός πράκτορας = πράκτορας που παίρνει καλές αποφάσεις Καλές αποφάσεις = αποφάσεις βασισμένες σε καλή πληροφορία Καλή πληροφορία = πλήρης, ενημερωμένη, ακριβής πληροφορία 23

24 Μη-ντετερμινιστικά περιβάλλοντα και σχεδίαση πρακτόρων Όσο πιο ντετερμινιστικό είναι ένα περιβάλλον τόσο πιο εύκολο είναι να κατασκευάσουμε πράκτορα που να λειτουργεί αποτελεσματικά σε αυτό. Μη-ντετερμινισμός σημαίνει περιορισμένη επιρροή του πράκτορα στο περιβάλλον του. οι ενέργειες του πράκτορα με συγκεκριμένο στόχο μπορεί να αποτύχουν. 24

25 Δυναμικά περιβάλλοντα και σχεδίαση πρακτόρων Όσο πιο στατικό είναι ένα περιβάλλον τόσο πιο εύκολο είναι να κατασκευάσουμε πράκτορα που να λειτουργεί αποτελεσματικά σε αυτό. Σε ένα στατικό περιβάλλον ο πράκτορας θα μπορούσε να λειτουργεί με απλούστερους αλγόριθμους κατάστρωσης σχεδίου δράσης (planning). Δυναμικό περιβάλλον για ένα πράκτορα σημαίνει ότι Ακόμα κι αν ο πράκτορας δεν εκτελέσει καμιά ενέργεια μεταξύ των χρονικών στιγμών t 0 και t 1, δεν μπορεί να υποθέσει ότι το περιβάλλον έμεινε το ίδιο από τη στιγμή t 0 ως την t 1. Άρα πριν εκτελέσει κάποια ενέργεια ο πράκτορας πρέπει πάντα να συλλέγει πληροφορίες από το περιβάλλον. Άλλες διεργασίες μέσα στο περιβάλλον μπορεί να παρεμβληθούν στις ενέργειες που προσπαθεί να κάνει ο πράκτορας. Αν ο πράκτορας δει ότι το περιβάλλον έχει μια ιδιότητα x και αποφασίσει να εκτελέσει την ενέργεια a στηβάσηαυτήςτης πληροφορίας, δεν υπάρχει εγγύηση ότι το περιβάλλον θα εξακολουθήσει να έχει την ιδιότητα x κατά τη διάρκεια της εκτέλεσης της ενέργειας a. 25

26 Διακριτά περιβάλλοντα και σχεδίαση πρακτόρων Ένα διακριτό περιβάλλον θα βρίσκεται πάντα σε μια από (πιθανά πολύ μεγάλο αλλά) πεπερασμένο πλήθος καταστάσεων. Είναι ευκολότερη η σχεδίαση πράκτορα για διακριτά περιβάλλοντα γιατί: Οι ΗΥ είναι συστήματα διακριτών καταστάσεων. Μπορούν να προσομοιώσουν συνεχή συστήματα αλλά κάποια πληροφορία χάνεται κατά την αντιστοίχιση από συνεχές σε διακριτό. Όταν το πλήθος των καταστάσεων του συστήματος είναι πεπερασμένο μπορούμε να απαριθμήσουμε όλες τις δυνατές ενέργειες και την καλύτερη σε κάθε κατάσταση. 26

27 Ανοιχτά περιβάλλοντα (Hewitt 1986) Τα πιο πολύπλοκα περιβάλλοντα είναι Μη-προσιτά και Μη-ντετερμινιστικά και Δυναμικά και Συνεχή 27

28 Κατηγορίες προγραμμάτων πρακτόρων Απλοί αντανακλαστικοί πράκτορες Αντανακλαστικοί πράκτορες βασισμένοι σε μοντέλο Πράκτορες βασισμένοι στο στόχο Πράκτορες βασισμένοι στη χρησιμότητα 28

29 Απλοί αντανακλαστικοί πράκτορες (1) Επιλέγουν ποια ενέργεια να εκτελέσουν σε μια δεδομένη χρονική στιγμή με βάση την τρέχουσα αντίληψή τους για το περιβάλλον. ΠΡΑΚΤΟΡΑΣ ΑΙΣΘΗΤΗΡΕΣ ΠΩΣ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΤΩΡΑ; ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΝΘΗΚΗΣ-ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΠΟΙΑ ΕΝΕΡΓΕΙΑ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΚΑΝΩ ΤΩΡΑ; ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΙ ΔΡΑΣΗΣ 29

30 Παράδειγμα: θερμοστάτης Απλοί αντανακλαστικοί πράκτορες (2) Περιορισμένη ευφυΐα Επαρκούν σε περιβάλλοντα πλήρως παρατηρήσιμα. Σε μερικώς παρατηρήσιμα περιβάλλοντα μπορεί να εκτελούν ατέρμονες βρόχους Αν ο πράκτορας-καθαριστής δεν έχει τον αισθητήρα θέσης, έχει μόνο τον αισθητήρα σκόνης, τότε Ποιες αντιλήψεις είναι δυνατές; Ποια ενέργεια πρέπει να κάνει στην αντίληψη [Καθαρό]; 30

31 Αντανακλαστικοί πράκτορες με μοντέλο (1) Επιλέγουν ποια ενέργεια να εκτελέσουν σε μια δεδομένη χρονική στιγμή με βάση το ιστορικό των αντιλήψεών του. Το ιστορικό των αντιλήψεών του χρησιμοποιείται για να κατασκευάσει ο πράκτορας ένα μοντέλο για το πώς λειτουργεί ο κόσμος. Πώς εξελίσσεται ο κόσμος ανεξάρτητα από αυτόν (νόμοι του περιβάλλοντος). Πώς αλλάζει ο κόσμος εξαιτίας των ενεργειών του. 31

32 Αντανακλαστικοί πράκτορες με μοντέλο (2) ΠΡΑΚΤΟΡΑΣ ΑΙΣΘΗΤΗΡΕΣ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΠΩΣ ΕΞΕΛΙΣΣΕΤΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ; ΤΙ ΚΑΝΟΥΝ ΟΙ ΕΝΕΡΓΕΙΕΣ ΜΟΥ; ΠΩΣ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΤΩΡΑ; ΠΟΙΑ ΕΝΕΡΓΕΙΑ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΚΑΝΩ ΤΩΡΑ; ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΝΘΗΚΗΣ-ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΙ ΔΡΑΣΗΣ 32

33 Πράκτορες βασισμένοι σε στόχους (1) Ητρέχουσααντίληψη(ή καιτοιστορικό) δενεπαρκούνσεμερικές περιπτώσεις για να ληφθεί απόφαση για το ποια ενέργεια πρέπει να εκτελεστεί. Π.χ. σε ένα σταυροδρόμι ένα αυτοκίνητο μπορεί να στρίψει αριστερά, δεξιά ή να πάει ευθεία. Η επιλογή εξαρτάται από το πού θέλει να πάει. Ο πράκτορας χρειάζεται κάποια πληροφορία για το ποιος είναι ο στόχος του (ποια είναι η επιθυμητή κατάσταση περιβάλλοντος που πρέπει να πετύχει). Ο πράκτορας πρέπει να έχει ικανότητες αναζήτησης και σχεδιασμού για να μπορεί να βρει ποια ακολουθία ενεργειών πετυχαίνει το στόχο του. 33

34 Πράκτορες βασισμένοι σε στόχους (2) ΠΡΑΚΤΟΡΑΣ ΑΙΣΘΗΤΗΡΕΣ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΠΩΣ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΤΩΡΑ; ΠΩΣ ΕΞΕΛΙΣΣΕΤΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ; ΤΙ ΚΑΝΟΥΝ ΟΙ ΕΝΕΡΓΕΙΕΣ ΜΟΥ; ΠΩΣ ΘΑ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΑΝ ΚΑΝΩ ΤΗΝ ΕΝΕΡΓΕΙΑ Α; ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΝΘΗΚΗΣ-ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΠΟΙΑ ΕΝΕΡΓΕΙΑ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΚΑΝΩ ΤΩΡΑ; ΣΤΟΧΟΙ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΙ ΔΡΑΣΗΣ 34

35 Πράκτορες βασισμένοι στη χρησιμότητα (1) Ένας στόχος (π.χ. για τον πράκτορα-καθαριστή, να διατηρήσει τους δύο χώρους καθαρούς) ίσως επιτυγχάνεται με περισσότερους από έναν τρόπους. Πώς επιλέγει ένας πράκτορας ποια ενέργεια να εκτελέσει όταν έχει επιλογή από ένα πλήθος εναλλακτικών που πετυχαίνουν το ίδιο αποτέλεσμα; Συνάρτηση χρησιμότητας: κάθε κατάσταση του περιβάλλοντος (ή κάθε ακολουθία καταστάσεων περιβάλλοντος) βαθμολογείται με πραγματικό αριθμό. Η συνάρτηση χρησιμότητας είναι χρήσιμη και όταν πρέπει ένας πράκτορας να αποφασίσει ποιον από πολλούς εναλλακτικούς στόχους θα πρέπει να επιδιώξει (προτεραιότητες) ή ποιόν από συγκρουόμενους στόχους θα πρέπει να επιδιώξει. 35

36 Πράκτορες βασισμένοι στη χρησιμότητα (2) ΠΡΑΚΤΟΡΑΣ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΑΙΣΘΗΤΗΡΕΣ ΠΩΣ ΕΞΕΛΙΣΣΕΤΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ; ΤΙ ΚΑΝΟΥΝ ΟΙ ΕΝΕΡΓΕΙΕΣ ΜΟΥ; ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΝΘΗΚΗΣ-ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΠΩΣ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΤΩΡΑ; ΠΩΣ ΘΑ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΑΝ ΚΑΝΩ ΤΗΝ ΕΝΕΡΓΕΙΑ Α; ΠΟΣΟ ΚΑΛΟ ΘΑ ΗΤΑΝ ΑΥΤΟ; ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΧΡΗΣΙΜΟΤΗΤΑ ΠΟΙΑ ΕΝΕΡΓΕΙΑ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΚΑΝΩ ΤΩΡΑ; ΣΤΟΧΟΙ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΙ ΔΡΑΣΗΣ 36

37 Αφηρημένες αρχιτεκτονικές για νοήμονες πράκτορες Το περιβάλλον Ε μπορεί να είναι σε μια από ένα πεπερασμένο πλήθος διακριτών, στιγμιαίων καταστάσεων Ε={e 0, e 1, e 2, } Κάθε πράκτορας έχει ένα ρεπερτόριο ενεργειών που, αν τις πραγματοποιήσει, μετατρέπουν την κατάσταση του περιβάλλοντος. Ac={a 0, a 1, a 2, } Βασικό μοντέλο αλληλεπίδρασης: Το περιβάλλον αρχικά βρίσκεται σε μια κατάσταση και ο πράκτορας επιλέγει μια ενέργεια. Μετά την εκτέλεση της ενέργειας του πράκτορα το περιβάλλον μεταβαίνει σε μια (από ένα σύνολο πιθανών) νέα κατάσταση η οποία δεν είναι εκ των προτέρων γνωστή στον πράκτορα. Ο πράκτορας επιλέγει νέα ενέργεια κλπ. Μια εκτέλεση (run) r, ενός πράκτορα σε ένα περιβάλλον είναι μια ακολουθία καταστάσεων του περιβάλλοντος εναλλασσόμενων με ενέργειες του πράκτορα: r : e a a a 0 e 1 e L a u 1 e u 37

38 Μια συνάρτηση μετατροπής καταστάσεων τ αντιστοιχίζει μια εκτέλεση που καταλήγει με μια ενέργεια του πράκτορα στο σύνολο όλων των πιθανών καταστάσεων του περιβάλλοντος που προκύπτουν μετά την εκτέλεση αυτής της ενέργειας, δηλαδή: τ : R Ac ( E ) R είναι το σύνολο όλων των δυνατών εκτελέσεων R Ac R είναι το σύνολο των εκτελέσεων που λήγουν με ενέργεια πράκτορα R E R είναι το σύνολο των εκτελέσεων που λήγουν με κατάσταση περιβάλλοντος Το περιβάλλον εξαρτάται από την ιστορία, δηλαδή η επόμενη κατάστασή του σε μια ορισμένη χρονική στιγμή δεν εξαρτάται μόνο από την ενέργεια που εκτελεί ο πράκτορας εκείνη τη στιγμή αλλά και από τις ενέργειες που εκτέλεστηκαν νωρίτερα. Δεν είναι δεδομένη και μοναδική η επόμενη κατάσταση του περιβάλλοντος μετά την εκτέλεση κάποιας ενέργειας (μη-ντετερμινισμός). 38

39 Οι πράκτορες μοντελοποιούνται σαν συναρτήσεις που αντιστοιχίζουν εκτελέσεις που τελειώνουν με κατάσταση περιβάλλοντος σε ενέργειες, δηλαδή Ag :R E Ac Ένας πράκτορας αποφασίζει για το ποιά ενέργεια να εκτελέσει βασισμένος στην ιστορία του συστήματος που γνωρίζει μέχρι τώρα. Το σύνολο όλων των πρακτόρων είναι το AG. Τυπικός συμβολισμός: o Ένα περιβάλλον ορίζεται ως η τριάδα Env = E,e, τ όπου e 0 0 είναι μια αρχική κατάσταση του περιβάλλοντος. o Ένα σύστημα ορίζεται σαν ζεύγος ενός πράκτορα κι ενός περιβάλλοντος και έχει ένα πλήθος από πιθανές εκτελέσεις. o Το σύνολο των εκτελέσεων του πράκτορα Ag στο περιβάλλον Env συμβολίζεται R(Ag, Env). 39

40 Υποσυστήματα αντίληψης και δράσης Το υποσύστημα αντίληψης μπορεί να υλοποιηθεί με υλικό (με αισθητήρες, κάμερα, υπέρυθρες) για πράκτορα που λειτουργεί στο φυσικό περιβάλλον. Για πράκτορα λογισμικού, η αντίληψη υλοποιείται με εντολές που επιστρέφουν πληροφορία για το περιβάλλον λογισμικού (ls, finger κλπ). Η see είναι συνάρτηση που αντιστοιχίζει καταστάσεις του περιβάλλοντος σε αντιλήψεις (εισόδους των αισθητήρων), δηλαδή see: E Per. H action είναι συνάρτηση που αντιστοιχίζει σειρά αντιλήψεων σε ενέργειες, δηλαδή action: Per* Ac. Ένας πράκτορας ορίζεται σαν το ζεύγος συναρτήσεων Ag=<see, action>. 40

41 Ιδιότητες των υποσυστημάτων αντίληψης/δράσης Έστω ότι έχουμε δύο καταστάσεις του περιβάλλοντος ως εξής: e 1 E, e 2 E, e1 e2, see( e1 ) = see( e2 ) Τότε ο πράκτορας δεν μπορεί να διακρίνει μεταξύ των δύο διαφορετικών καταστάσεων και τις μεταχειρίζεται το ίδιο (τις αντιστοιχίζει στις ίδιες αντιλήψεις). Πιο τυπικά, δοθέντων δύο καταστάσεων περιβάλλοντος e 1 και e 2 θα γράφουμε e 1 ~ e2 όποτε see(e 1 )=see(e 2 ). Η σχέση ~ είναι σχέση ισοδυναμίας στο σύνολο Ε των καταστάσεων περιβάλλοντος, δηλαδή το διαχωρίζει σε αμοιβαία αποκλειόμενα υποσύνολα καταστάσεων. Όσο πιο ευρείες είναι οι κλάσεις ισοδυναμίας του Ε, τόσο λιγότερο αποτελεσματική είναι η ικανότητα αντίληψης του πράκτορα. Ο πράκτορας έχει τέλεια αντίληψη του περιβάλλοντός του όταν ~ = Ε και ανύπαρκτη αντίληψη του περιβάλλοντός του όταν ~ =1. 41

42 Απλοί αντανακλαστικοί πράκτορες (1) Επιλέγουν ποια ενέργεια να εκτελέσουν σε μια δεδομένη χρονική στιγμή με βάση την τρέχουσα αντίληψή τους για το περιβάλλον. ΠΡΑΚΤΟΡΑΣ ΑΙΣΘΗΤΗΡΕΣ ΠΩΣ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΤΩΡΑ; ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΝΘΗΚΗΣ-ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΠΟΙΑ ΕΝΕΡΓΕΙΑ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΚΑΝΩ ΤΩΡΑ; ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΙ ΔΡΑΣΗΣ 42

43 Απλοί αντανακλαστικοί πράκτορες (2) Μερικοί πράκτορες αποφασίζουν τι ενέργεια να κάνουν χωρίς να αναφερθούν στην ιστορία τους, βασίζουν δηλαδή την απόφασή τους στις παρούσες συνθήκες μόνο. Η συμπεριφορά τους μπορεί να αντιπροσωπευτεί με τις παρακάτω συναρτήσεις: see : E Per action : Per Ac Για κάθε αμιγώς αντιδραστικό πράκτορα υπάρχει ένας «κανονικός» πράκτορας που είναι ισοδύναμος (το αντίστροφο δεν ισχύει). Ο θερμοστάτης είναι αμιγώς αντιδραστικός πράκτορας. Υποθέτοντας ότι το περιβάλλον του μπορεί να είναι σε δύο μόνο καταστάσεις (πολύ κρύο ή ΟΚ) τότε ο θερμοστάτης ορίζεται: Ag ( e ) = off if e = temperature OK on otherwise 43

44 Αντανακλαστικοί πράκτορες με μοντέλο ΠΡΑΚΤΟΡΑΣ ΑΙΣΘΗΤΗΡΕΣ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΠΩΣ ΕΞΕΛΙΣΣΕΤΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ; ΤΙ ΚΑΝΟΥΝ ΟΙ ΕΝΕΡΓΕΙΕΣ ΜΟΥ; ΠΩΣ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΤΩΡΑ; ΠΟΙΑ ΕΝΕΡΓΕΙΑ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΚΑΝΩ ΤΩΡΑ; ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΝΘΗΚΗΣ-ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΙ ΔΡΑΣΗΣ 44

45 Πράκτορες με κατάσταση Οι πράκτορες με κατάσταση έχουν μια εσωτερική δομή δεδομένων που χρησιμοποιείται για να καταγράφεται πληροφορία για την κατάσταση του περιβάλλοντος και την ιστορία. 45

46 Ορισμός πράκτορα με κατάσταση Το σύνολο όλων των εσωτερικών καταστάσεων του πράκτορα είναι Ι. Η συνάρτηση αντίληψης παραμένει αμετάβλητη, δηλαδή αντιστοιχίζει καταστάσεις περιβάλλοντος σε αντιλήψεις: see: E Per Ησυνάρτησηnext αντιστοιχίζει μια εσωτερική κατάσταση του πράκτορα και μια αντίληψη σε μια νέα εσωτερική κατάσταση του πράκτορα: next: I x Per I Η συνάρτηση δράσης αντιστοιχίζει εσωτερικές καταστάσεις του πράκτορα σε ενέργειες: action: I Ac 46

47 Κύκλος πράκτορα με κατάσταση 1. Ο πράκτορας ξεκινά σε μια αρχική εσωτερική κατάσταση i Παρατηρεί την κατάσταση του περιβάλλοντός του e καιδημιουργείμιααντίληψη see(e). 3. Ενημερώνεται η εσωτερική του κατάσταση και γίνεται next(i 0, see(e)). 4. Επιλέγεται ενέργεια action(next(i 0, see(e))). Εκτελείται αυτή η ενέργεια. 5. Goto(2). 47

48 Πώς ορίζουμε σε έναν πράκτορα τι να κάνει; Κατασκευάζουμε πράκτορες για να εκτελούν για λογαριασμό μας κάποιες συγκεκριμένες εργασίες. Πρέπει λοιπόν να ορίσουμε στους πράκτορές μας τι να κάνουν. Ένας τρόπος για να γίνει αυτό είναι να γράψουμε ένα πρόγραμμα για να το εκτελεί ο πράκτορας. Έτσι δεν υπάρχει αβεβαιότητα για τη συμπεριφορά του πράκτορά μας, θα εκτελεί πάντα αυτό που τον προγραμματίσαμε να εκτελεί. Όμως τότε θα πρέπει να σκεφτούμε ακριβώς πώς θα εκτελείται η εργασία και να γράψουμε το πρόγραμμα με συγκεκριμένο αλγόριθμο. Αν προκύψουν συνθήκες που δεν έχουμε προβλέψει, ο πράκτοράς μας δεν θα μπορεί να αντιδράσει ανάλογα. Ένας πιο χρήσιμος τρόπος είναι να ορίσουμε στον πράκτορά μας τι θέλουμε να κάνει χωρίς να του πούμε πώς να το κάνει. Μπορούμε να ορίσουμε εργασίες έμμεσα μέσω κάποιου μέτρου απόδοσης: συσχετίζουμε καταστάσεις του περιβάλλοντος με χρησιμότητες. 48

49 Πράκτορες βασισμένοι στη χρησιμότητα ΠΡΑΚΤΟΡΑΣ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΑΙΣΘΗΤΗΡΕΣ ΠΩΣ ΕΞΕΛΙΣΣΕΤΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ; ΤΙ ΚΑΝΟΥΝ ΟΙ ΕΝΕΡΓΕΙΕΣ ΜΟΥ; ΚΑΝΟΝΕΣ ΣΥΝΘΗΚΗΣ-ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΠΩΣ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΤΩΡΑ; ΠΩΣ ΘΑ ΕΙΝΑΙ Ο ΚΟΣΜΟΣ ΑΝ ΚΑΝΩ ΤΗΝ ΕΝΕΡΓΕΙΑ Α; ΠΟΣΟ ΚΑΛΟ ΘΑ ΗΤΑΝ ΑΥΤΟ; ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΧΡΗΣΙΜΟΤΗΤΑ ΠΟΙΑ ΕΝΕΡΓΕΙΑ ΠΡΕΠΕΙ ΝΑ ΚΑΝΩ ΤΩΡΑ; ΣΤΟΧΟΙ ΜΗΧΑΝΙΣΜΟΙ ΔΡΑΣΗΣ 49

50 Συναρτήσεις χρησιμότητας σε καταστάσεις περιβάλλοντος Μια συνάρτηση χρησιμότητας αντιστοιχίζει σε κάθε κατάσταση του περιβάλλοντος μια αριθμητική τιμή, ένα «βαθμό» για το πόσο «καλή» είναι, δηλαδή u : E R Σκοπός του πράκτορα είναι να κάνει ό,τι ενέργειες χρειάζονται ώστε να δημιουργούνται καταστάσεις περιβάλλοντος με τη μέγιστη δυνατή χρησιμότητα. Μπορούμε έτσι να ορίσουμε την χρησιμότητα ενός πράκτορα σε ένα περιβάλλον με διάφορους τρόπους (δεν υπάρχει σωστός/λάθος τρόπος, εξαρτάται από την εργασία που θέλουμε να κάνει ο πράκτορας): o Πεσιμιστικά, ως τη χρησιμότητα της χειρότερης κατάστασης που θα συναντήσει ο πράκτορας. o Ως το μέσο όρο όλων των καταστάσεων που θα συναντήσει ο πράκτορας. Το μειονέκτημα αυτής της προσέγγισης είναι ότι συσχετίζουμε χρησιμότητες με τοπικές καταστάσεις. Συνεπώς είναι δύσκολο να μιλήσουμε για μακροπρόθεσμη χρησιμότητα. 50

51 Συναρτήσεις χρησιμότητας σε εκτελέσεις του πράκτορα Για να μπορούμε να μιλήσουμε για μακροπρόθεσμη χρησιμότητα ορίζουμε τη συνάρτηση χρησιμότητας έτσι ώστε να αντιστοιχίζει κάθε εκτέλεση του πράκτορα σε ένα βαθμό, δηλαδή: u : R R Ένα πολύ γνωστό παράδειγμα όπου χρησιμοποιήθηκε τέτοια συνάρτηση χρησιμότητας είναι στο Tileworld (Pollack 1990). 51

52 Tileworld: περιγραφή Το περιβάλλον του Tileworld είναι ένα δυδιάστατο πλέγμα που περιέχει πράκτορες, τουβλάκια, εμπόδια και κενά. Κάθε πράκτορας μπορεί να μετακινείται σε 4 κατευθύνσεις (πάνω, κάτω, δεξιά και αριστερά) και αν βρίσκεται δίπλα σε τουβλάκι μπορεί να το σπρώξει. Εμπόδιο είναι κάθε αριθμός αμετακίνητων κυψελών του πλέγματος. Οι πράκτορες δεν μπορούν να μετακινηθούν πάνω/μέσα σε εμπόδια. Τα κενά πρέπει να γεμίζονται με τουβλάκια από τον πράκτορα. Κάθε πράκτορας σκοράρει πόντους όταν γεμίζει κενά με τουβλάκια και στόχος του είναι να γεμίσει όσο περισσότερα κενά γίνεται. Η Τ Α Τ 52

53 Tileworld: λειτουργία Το περιβάλλον του Tileworld είναι δυναμικό: ξεκινά σε μια τυχαία γεννημένη κατάσταση και μεταβάλλεται με την πάροδο του χρόνου σε διακριτά βήματα, καθώς εμφανίζονται και εξαφανίζονται τυχαία κενά. Ο προγραμματιστής του περιβάλλοντος μπορεί να θέσει διάφορες παραμέτρους (τη συχνότητα εμφάνισης/εξαφάνισης των κενών, τούβλων και εμποδίων). Τούβλα εμφανίζονται τυχαία και εξακολουθούν να υπάρχουν για όσο χρονικό διάστημα έχει ορίσει ο προγραμματιστής του περιβάλλοντος, εκτός αν εξαφανιστούν νωρίτερα εξαιτίας κάποιας ενέργειας του πράκτορα. Η απόδοση ενός πράκτορα μετριέται τρέχοντας το περιβάλλον για ένα προκαθορισμένο αριθμό βημάτων και μετρώντας τον αριθμό των κενών που καταφέρνει να γεμίσει ο πράκτορας στο διάστημα αυτό. Η απόδοση του πράκτορα στη διάρκεια μιας εκτέλεσης r ορίζεται ως: # holes _ filled _in _ r u ( r ) = ˆ # holes _ appeared _in _ r Το αποτέλεσμα είναι μια απόδοση στο διάστημα [0,1], με 0=ο πράκτορας δεν κατάφερε να γεμίσει ούτε ένα κενό, και 1=ο πράκτορας κατάφερε να γεμίσει κάθε κενό που εμφανίστηκε. 53

54 Tileworld: ικανότητες πρακτόρων Μια σημαντική ικανότητα του πράκτορα που μπορούμε να μελετήσουμε με το περιβάλλον αυτό είναι κατά πόσο ο πράκτορας αντιδρά στις αλλαγές του περιβάλλοντος και κατά πόσο εκμεταλλεύεται τις ευκαιρίες που προκύπτουν Ας υποθέσουμε αρχική κατάσταση του περιβάλλοντος: Η Τ Α Τ Ο πράκτορας επιλέγει να κινήσει το τούβλο βόρεια προς το κενό που απέχει 3 βήματα. Ας υποθέσουμε ότι το περιβάλλον μεταβλήθηκε και εμφανίστηκε νέο κενό που απέχει μόλις ένα βήμα στα δεξιά του πράκτορα. Η Τ Α Τ Η Ο πράκτορας θα πρέπει να αλλάξει τον αρχικό του στόχο και να επιλέξει να γεμίσει το νέο κενό, αφού αυτό είναι πιο εύκολο να εκπληρωθεί.

55 Αναμενόμενη χρησιμότητα P(r Ag, Env) συμβολίζει την πιθανότητα η εκτέλεση r να λάβει χώρα όταν ο πράκτορας Ag λειτουργεί στο περιβάλλον Env. Ισχύει ότι: P( r r R( Ag, Env) Ag, Env) = 1 Η αναμενόμενη χρησιμότητα (expected utility) του πράκτορα Ag στο περιβάλλον Env είναι: EU ( Ag, Env) = u( r) P( r Ag, Env) r R( Ag, Env) 55

56 Θεωρήστε το περιβάλλον E = { e0, e1, e2, e3, e4. e5} a τ ( e 0 ) { e1, e o = 2} a τ e ) { e, e, ( 1 e o = Παράδειγμα Env 1 = E, e0, τ το οποίο ορίζεται ως εξής: } Υπάρχουν δύο πράκτορες που μπορούν να λειτουργήσουν σε αυτό το περιβάλλον: Ag ( = a 1 e0 ) 2 e0 ) Ag ( = a

57 Παράδειγμα Οι πιθανότητες των εκτελέσεων ορίζονται παρακάτω: P P P P P ( e a ( e0 e2 Ag1, Env1 a0 e Ag, Env ) = 0 ) = ( e a ( e0 e4 Ag2, Env1 a1 e Ag, Env ) = 1 ) = ( e a1 e Ag, Env ) = 0,4 0,6 0,1 0,2 0,7 Θεωρήστε τη συνάρτηση χρησιμότητας u 1 η οποία ορίζεται ως εξής: u u u u u a ( e e ) = a ( e e2) 0 0 = a ( e e3) 0 1 = a ( e e4) 0 1 = a ( e e5) 0 1 = Ποιες είναι οι αναμενόμενες χρησιμότητες των πρακτόρων για τη συνάρτηση χρησιμότητας u 1 ; 57

58 Βέλτιστοι πράκτορες Ο πράκτορας με τη μέγιστη αναμενόμενη χρησιμότητα ονομάζεται βέλτιστος πράκτορας. Ένας βέλτιστος πράκτορας ίσως να μην έχει την καλύτερη απόδοση βραχυπρόθεσμα. Θα έχει όμως την καλύτερη απόδοση μακροπρόθεσμα. 58

59 Μειονεκτήματα των συναρτήσεων χρησιμότητας Είναι συχνά δύσκολο να ορίσουμε την κατάλληλη συνάρτηση χρησιμότητας. «Από που προέρχονται οι αριθμοί;» Συνήθως είναι πιο φυσικό να ορίζουμε τις εργασίες που θέλουμε να επιτελέσει ο πράκτορας. Μπορούμε να ορίζουμε τις εργασίες πρακτόρων με κατηγορήματα. 59

60 Ορισμός εργασιών με κατηγορήματα Θεωρούμε ότι η συνάρτηση χρησιμότητας λειτουργεί σαν κατηγόρημα πάνω σε σειρές. Μια συνάρτηση χρησιμότητας u : R R είναι κατηγόρημα αν το πεδίο τιμών της είναι το σύνολο {0, 1}, δηλαδή αν για κάθε εκτέλεση r η συνάρτηση u της αντιστοιχίζει είτε 0 (ψευδές, false) είτε 1 (αληθές, true). Μια εκτέλεση r ικανοποιεί μια ορισμένη εργασία u αν u(r)=1. 60

61 Περιβάλλοντα εργασίας Ένα περιβάλλον εργασίας ορίζεται ως το ζεύγος ( Env, Ψ ) όπου Env είναι ένα περιβάλλον και Ψ : R { 0, 1} είναι ένα κατηγόρημα πάνω σε εκτελέσεις. Ένα περιβάλλον εργασίας ορίζει o Τις ιδιότητες του συστήματος όπου θα λειτουργήσει ο πράκτορας o Τα κριτήρια με τα οποία ο πράκτορας θα κριθεί ότι έχει πετύχει ή αποτύχει στην εργασία του (τον ορισμό Ψ). Ορίζουμε το σύνολο των εκτελέσεων ενός πράκτορα σε ένα περιβάλλον που ικανοποιούν έναν ορισμό εργασίας: R ( Ag, Env) = { r r R( Ag, Env) και Ψ( r) = 1} Ψ Ένας πράκτορας πετυχαίνει στο περιβάλλον εργασίας (Env, Ψ) όταν: o R Ψ ( Ag,Env ) = R( Ag,Env ), δηλαδή κάθε εκτέλεση του πράκτορα ικανοποιεί το Ψ. Με άλλα λόγια, r R( Ag, Env) έχουμε Ψ( r ) = 1 (αυστηρός ορισμός). o Εναλλακτικά, θεωρούμε ότι ένας πράκτορας πετυχαίνει στο περιβάλλον εργασίας του όταν τουλαχιστον μια εκτέλεσή του ικανοποιεί το Ψ, δηλαδή r R( Ag, Env) τέτοιο ώστε Ψ( r ) = 1. 61

62 Η πιθανότητα της επιτυχίας P(r Ag, Env) συμβολίζει την πιθανότητα η εκτέλεση r να λάβει χώρα όταν ο πράκτορας Ag λειτουργεί στο περιβάλλον Env. Τότε η πιθανότητα P( Ψ Ag, Env ) ότι το Ψ ικανοποιείται από τον Ag στο περιβάλλον Env, δηλαδή ότι ο Ag πετυχαίνει στο περιβάλλον εργασίας (Env, Ψ), είναι: P( Ψ Ag, Env) = r R Ψ P( r ( Ag, Env) Ag, Env) 62

63 Είδη εργασίας Ο ορισμός εργασιών με κατηγορήματα είναι ένας αφαιρετικός τρόπος για να περιγράψουμε μερικές πολύ κοινές εργασίες που θέλουμε να εκτελούν οι πράκτορες. Τα δύο συνηθέστερα είδη εργασιών που μας ενδιαφέρουν είναι o Εργασίες εκπλήρωσης, δηλαδή αυτές που έχουν τη μορφή «εκπλήρωσε την κατάσταση περιβάλλοντος φ». o Εργασίες συντήρησης, δηλαδή αυτές που έχουν τη μορφή «διατήρησε την κατάσταση περιβάλλοντος φ». 63

64 Εργασίες εκπλήρωσης Μια εργασία εκπλήρωσης ορίζεται από ένα πλήθος επιθυμητών καταστάσεων περιβάλλοντος. Ο πράκτορας καλείται να επιφέρει μια από αυτές τις καταστάσεις (δεν μας ενδιαφέρει ποιά ακριβώς, όλες θεωρούνται εξίσου «καλές»). Οι εργασίες εκπλήρωσης έχουν μελετηθεί εκτενώς στην Τεχνητή Νοημοσύνη: Μια εργασία που ορίζεται με ένα κατηγόρημα Ψ είναι εργασία εκπλήρωσης αν υπάρχει υποσύνολο G των καταστάσεων περιβάλλοντος Ε τέτοιο ώστε Ψ(r)=1 όταν μια ή περισσότερες καταστάσεις του G συμβαίνουν στην εκτέλεση r. Ένας πράκτορας πετυχαίνει αν εγγυάται να επιφέρει μια από τις καταστάσεις του G, δηλαδή αν κάθε εκτέλεση του πράκτορα στο περιβάλλον του περιλαμβάνει μια από τις καταστάσεις του G. Ένα περιβάλλον εργασίας (Env, Ψ) ορίζει μια εργασία εκπλήρωσης αν και μόνο αν υπάρχει G E τέτοιο ώστε r R( Ag,Env ) ισχύει Ψ( r) = 1 e G και e r Με όρους θεωρίας παιγνίων, μπορούμε να θεωρήσουμε ότι ο πράκτορας παίζει ένα παιχνίδι με αντίπαλο το περιβάλλον του. Ο πράκτορας και το περιβάλλον ξεκινούν σε κάποια κατάσταση, ο πράκτορας εκτελεί κάποια ενέργεια και το περιβάλλον αποκρίνεται αλλάζοντας την κατάστασή του. Ο πράκτορας κερδίζει αν μπορεί να εξαναγκάσει το περιβάλλον του να βρεθεί σε μια από τις επιθυμητές καταστάσεις G. 64

65 Εργασίες συντήρησης Όπως μιλάμε για εργασίες εκπλήρωσης στις οποίες ο πράκτορας καλείται να επιφέρει μια κατάσταση περιβάλλοντος, έτσι μιλάμε και για εργασίες συντήρησης, στις οποίες ο πράκτορας καλείται να διατηρήσει μια κατάσταση περιβάλλοντος, ή με άλλα λόγια, να αποφύγει να επιφέρει μια νέα κατάσταση περιβάλλοντος. (Π.χ. στον έλεγχο πυρηνικού αντιδραστήρα, ένας πράκτορας μπορεί να καλείται να μην αφήσει τη θερμοκρασία να πέσει κάτω από κάποια τιμή, στους πράκτορες λογισμικού ένας πράκτορας μπορεί να καλείται να μην αφήσει ένα ανοιχτό αρχείο να ξανανοίξει κλπ). Ένα περιβάλλον εργασίας (Env,Ψ) ορίζει μια εργασία συντήρησης αν υπάρχει υποσύνολο Β των καταστάσεων περιβάλλοντος τέτοιο ώστε Ψ(r)=0 αν οποιαδήποτε κατάσταση του Β συμβαίνει στην εκτέλεση r. Το Β λέγεται σύνολο αποτυχίας. Τυπικά: το (Env,Ψ) είναι περιβάλλον εργασίας συντήρησης αν υπάρχει κάποιο B E τέτοιο ώστε: Ψ( r) = 0 e B και e r. Με όρους θεωρίας παιγνίων, ο πράκτορας κερδίζει αν καταφέρνει να αποφεύγει όλες τις καταστάσεις του Β. Το περιβάλλον στο ρόλο του αντιπάλου προσπαθεί να εξαναγκάσει τον πράκτορα να κάνει τέτοιες ενέργειες που επιφέρουν καταστάσεις του Β. 65

66 Σύνθεση πρακτόρων Ορίσαμε (μαθηματικά) έναν πράκτορα που θα επιτύχει σε ένα δεδομένο περιβάλλον εργασίας. Πώς όμως τον υλοποιούμε; Μια απάντηση είναι να τον υλοποιήσουμε με το χέρι με βάση τον ορισμό του. Εναλλακτικά, θα μπορούσαμε να αναπτύξουμε έναν αλγόριθμο που αυτόματα συνθέτει πράκτορες από ορισμούς περιβαλλόντων εργασίας Η σύνθεση πρακτόρων είναι ουσιαστικά αυτόματος προγραμματισμός. Θέλουμε ένα πρόγραμμα που θα δέχεται σαν είσοδο ένα περιβάλλον εργασίας και θα παράγει από αυτό αυτόματα έναν πράκτορα που πετυχαίνει σε αυτό το περιβάλλον. Ένας αλγόριθμος σύνθεσης πρακτόρων μπορεί να θεωρηθεί ως συνάρτηση από το σύνολο των περιβαλλόντων εργασίας στο σύνολο των πρακτόρων ή στο κενό σύνολο. Ένας αλγόριθμος σύνθεσης πρακτόρων είναι ορθός όταν οποτεδήποτε κατασκευάζει έναν πράκτορα αυτός πετυχαίνει στο περιβάλλον εργασίας που δίδεται ως είσοδος στον αλγόριθμο. Ένας αλγόριθμος σύνθεσης πρακτόρων είναι πλήρης όταν οποτεδήποτε υπάρχει πράκτορας που να πετυχαίνει στο περιβάλλον εργασίας που δίδεται ως είσοδος, παράγει ένα πράκτορα ως έξοδο. 66

67 Βιβλιογραφία Κεφάλαιο 2 ο απότοβιβλίοτουwooldridge. Τεχνητή νοημοσύνη ως μία διαδικασία κατασκευής πράκτορα S. Russel and P. Norvig, Τεχνητή νοημοσύνη μια σύγχρονη προσέγγιση, εκδόσεις Κλειδάριθμος. Κεφάλαιο 2. Τι είναι ένας πράκτορας; S. Franklin and A. Graesser, Is it an agent, or just a program?, Intelligent Agents III, eds Muller, Wooldridge and Jennings, LNAI 1193, 21-36, Springer, Αφηρημένες αρχιτεκτονικές πρακτόρων M. Genesereth and N. Nilsson, Logical Foundations of Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann, Κεφάλαιο 13. Σχέση μεταξύ πράκτορα και περιβάλλοντος J. Muller, The right agent (architecture) to do the right thing, Intelligent Agent V, eds Muller, Singh and Rao, LNAI 1555, Springer, Tileworld M. Pollack & M. Ringuette, Introducing the Tileworld: experimentally evaluating agent architectures, Proceedings of AAAI, , Απόδοση belief-desire-intention (BDI) πρακτόρων στο Tileworld D. Kinny & M. Georgeff, Commitment and effectiveness of situated agents, Proceedings of IJCAI, 82-88, M. Wooldridge & S. Parsons, Intention reconsideration reconsidered, Intelligent Agent V, eds Muller, Singh and Rao, LNAI 1555, Springer, Περιβάλλοντα εργασίας M. Wooldridge & P. Dunne, Optimistic and Disjunctive Agent Design Problems, Intelligent Agents VII, eds LNAI 1986, 1-14, Springer,

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΕΙ Δυτικής Μακεδονίας ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ 2015-2016 Τεχνητή Νοημοσύνη Ευφυείς Πράκτορες Διδάσκων: Τσίπουρας Μάρκος Εκπαιδευτικό Υλικό: Τσίπουρας Μάρκος http://ai.uom.gr/aima/ 2 Πράκτορες και

Διαβάστε περισσότερα

Πράκτορες και περιβάλλοντα Λογική PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors) Τύποι περιβάλλοντος Τύποι πρακτόρων

Πράκτορες και περιβάλλοντα Λογική PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors) Τύποι περιβάλλοντος Τύποι πρακτόρων Ευφυείς Πράκτορες Περίγραµµα Πράκτορες και περιβάλλοντα Λογική PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors) Τύποι περιβάλλοντος Τύποι πρακτόρων Πράκτορες Ένας πράκτορας είναι µια οντότητα

Διαβάστε περισσότερα

Ευφυείς πράκτορες. Πράκτορες και Περιβάλλοντα

Ευφυείς πράκτορες. Πράκτορες και Περιβάλλοντα Ευφυείς πράκτορες Πράκτορες και Περιβάλλοντα Πράκτορας είναι οτιδήποτε µπορεί να θεωρηθεί ότι αντιλαµβάνεται το περιβάλλον του (environment) µέσω αισθητήρων (sensors), και επενεργεί σε αυτό το περιβάλλον

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη Ι. Ενότητα 2: Ευφυείς Πράκτορες. Μουστάκας Κωνσταντίνος Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών

Τεχνητή Νοημοσύνη Ι. Ενότητα 2: Ευφυείς Πράκτορες. Μουστάκας Κωνσταντίνος Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Τεχνητή Νοημοσύνη Ι Ενότητα 2: Ευφυείς Πράκτορες Μουστάκας Κωνσταντίνος Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Σκοποί ενότητας Ευφυείς Πράκτορες 2 Περιεχόμενα ενότητας

Διαβάστε περισσότερα

Ευφυείς Τεχνολογίες ----Πράκτορες

Ευφυείς Τεχνολογίες ----Πράκτορες Ευφυείς Τεχνολογίες ----Πράκτορες Ενότητα 3: Εισαγωγή στους Ευφυείς Πράκτορες Δημοσθένης Σταμάτης demos@it.teithe.gr www.it.teithe.gr/~demos Μαθησιακοί Στόχοι της ενότητας 3 H κατανόηση της φύσης των πρακτόρων

Διαβάστε περισσότερα

Σενάριο 16: Ο κόσμος του Robby

Σενάριο 16: Ο κόσμος του Robby Σενάριο 16: Ο κόσμος του Robby Φύλλο Εργασίας Τίτλος: Ο κόσμος του Robby Γνωστικό Αντικείμενο: Εφαρμογές Πληροφορικής-Υπολογιστών Διδακτική Ενότητα: Διερευνώ - Δημιουργώ Ανακαλύπτω, Συνθετικές εργασίες.

Διαβάστε περισσότερα

Πληροφορική 2. Τεχνητή νοημοσύνη

Πληροφορική 2. Τεχνητή νοημοσύνη Πληροφορική 2 Τεχνητή νοημοσύνη 1 2 Τι είναι τεχνητή νοημοσύνη; Τεχνητή νοημοσύνη (AI=Artificial Intelligence) είναι η μελέτη προγραμματισμένων συστημάτων τα οποία μπορούν να προσομοιώνουν μέχρι κάποιο

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοηµοσύνη. Γεώργιος Βούρος Καθηγητής. Τµήµα Ψηφιακών Συστηµάτων Πανεπιστήµιο Πειραιώς.

Τεχνητή Νοηµοσύνη. Γεώργιος Βούρος Καθηγητής. Τµήµα Ψηφιακών Συστηµάτων Πανεπιστήµιο Πειραιώς. Τεχνητή Νοηµοσύνη Γεώργιος Βούρος Καθηγητής Τµήµα Ψηφιακών Συστηµάτων Πανεπιστήµιο Πειραιώς e-mail: georgev@unipi.gr 1 Επισκόπηση Μαθήµατος n Ώρες Διδασκαλίας: g Τρίτη 8:15-11:00 n Ύλη µαθήµατος Ευδοξος

Διαβάστε περισσότερα

Ευφυείς Τεχνολογίες ----Πράκτορες

Ευφυείς Τεχνολογίες ----Πράκτορες Ευφυείς Τεχνολογίες ----Πράκτορες Ενότητα 4: Αρχιτεκτονικές Ευφυών Πρακτόρων Δημοσθένης Σταμάτης demos@it.teithe.gr www.it.teithe.gr/~demos Μαθησιακοί Στόχοι της ενότητας 4 H κατανόηση των διαφόρων μοντέλων/αρχιτεκτονικών

Διαβάστε περισσότερα

Στοχαστικές Στρατηγικές

Στοχαστικές Στρατηγικές Στοχαστικές Στρατηγικές 3 η ενότητα: Εισαγωγή στα στοχαστικά προβλήματα διαδρομής Τμήμα Μαθηματικών, ΑΠΘ Ακαδημαϊκό έτος 2018-2019 Χειμερινό Εξάμηνο Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ & Πανεπιστήμιο

Διαβάστε περισσότερα

21. ΦΥΛΛΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ 4 - ΔΗΜΙΟΥΡΓΩΝΤΑΣ ΜΕ ΤΟ BYOB BYOB. Αλγόριθμος Διαδικασία Παράμετροι

21. ΦΥΛΛΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ 4 - ΔΗΜΙΟΥΡΓΩΝΤΑΣ ΜΕ ΤΟ BYOB BYOB. Αλγόριθμος Διαδικασία Παράμετροι 21. ΦΥΛΛΟ ΕΡΓΑΣΙΑΣ 4 - ΔΗΜΙΟΥΡΓΩΝΤΑΣ ΜΕ ΤΟ BYOB BYOB Αλγόριθμος Διαδικασία Παράμετροι Τι είναι Αλγόριθμος; Οι οδηγίες που δίνουμε με λογική σειρά, ώστε να εκτελέσουμε μια διαδικασία ή να επιλύσουμε ένα

Διαβάστε περισσότερα

Αντικείμενα, συμπεριφορές, γεγονότα

Αντικείμενα, συμπεριφορές, γεγονότα Αντικείμενα, συμπεριφορές, γεγονότα O προγραμματισμός αποτελεί ένα τρόπο επίλυσης προβλημάτων κατά τον οποίο συνθέτουμε μια ακολουθία εντολών με σκοπό την επίτευξη συγκεκριμένων στόχων. Ας ξεκινήσουμε

Διαβάστε περισσότερα

Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος

Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος Χιωτίδης Γεώργιος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων (HR Κεφάλαιο 4)

Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων (HR Κεφάλαιο 4) Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων (HR Κεφάλαιο 4) Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής θέματα: Η διαδικαστική γλώσσα προγραμματισμού WHILE Τριάδες Hoare Μερική και Ολική Ορθότητα Προγραμμάτων Κανόνες

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθμοι για αυτόματα

Αλγόριθμοι για αυτόματα Κεφάλαιο 8 Αλγόριθμοι για αυτόματα Κύρια βιβλιογραφική αναφορά για αυτό το Κεφάλαιο είναι η Hopcroft, Motwani, and Ullman 2007. 8.1 Πότε ένα DFA αναγνωρίζει κενή ή άπειρη γλώσσα Δοθέντος ενός DFA M καλούμαστε

Διαβάστε περισσότερα

αντίστοιχο γεγονός. Όταν όντως το κουμπί

αντίστοιχο γεγονός. Όταν όντως το κουμπί Εισαγωγή στην αλληλεπίδραση Τα έργα που έχουμε αναπτύξει έως τώρα τρέχουν ένα σενάριο και σταματούν. Τα αντικείμενά μας αλλάζουν θέση και ενδυμασίες, παίζουν διαφορετικούς ήχους και ζωγραφίζουν διάφορα

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Τεχνητή Νοημοσύνη. Ενότητα 1: Τεχνητή Νοημοσύνη

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Τεχνητή Νοημοσύνη. Ενότητα 1: Τεχνητή Νοημοσύνη Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Τεχνητή Νοημοσύνη Ενότητα 1: Τεχνητή Νοημοσύνη Αν. καθηγητής Στεργίου Κωνσταντίνος kstergiou@uowm.gr Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Άδειες

Διαβάστε περισσότερα

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η i Statisticum collegium iv Στατιστική Συμπερασματολογία Ι Σημειακές Εκτιμήσεις Διαστήματα Εμπιστοσύνης Στατιστική Συμπερασματολογία (Statistical Inference) Το πεδίο της Στατιστικής Συμπερασματολογία,

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις Πέμπτη 27 Ιουνίου 2013 10:003:00 Έστω το πάζλ των οκτώ πλακιδίων (8-puzzle)

Διαβάστε περισσότερα

1. Τι είναι η Κινηματική; Ποια κίνηση ονομάζεται ευθύγραμμη;

1. Τι είναι η Κινηματική; Ποια κίνηση ονομάζεται ευθύγραμμη; ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ο ΚΙΝΗΣΗ 2.1 Περιγραφή της Κίνησης 1. Τι είναι η Κινηματική; Ποια κίνηση ονομάζεται ευθύγραμμη; Κινηματική είναι ο κλάδος της Φυσικής που έχει ως αντικείμενο τη μελέτη της κίνησης. Στην Κινηματική

Διαβάστε περισσότερα

Κίνηση ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 Β ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ

Κίνηση ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 Β ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ Κίνηση ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 Β ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ 2.1 Περιγραφή της Κίνησης 1. Τι είναι η Κινηματική; Ποια κίνηση ονομάζεται ευθύγραμμη; Κινηματική είναι ο κλάδος της Φυσικής που έχει ως αντικείμενο τη μελέτη της κίνησης.

Διαβάστε περισσότερα

ΕΝΟΤΗΤΑ III ΒΑΣΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΙ ΑΝΑΛΥΣΗΣ

ΕΝΟΤΗΤΑ III ΒΑΣΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΙ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΕΝΟΤΗΤΑ III ΒΑΣΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΙ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Βασικός τελικός στόχος κάθε επιστηµονικής τεχνολογικής εφαρµογής είναι: H γενική βελτίωση της ποιότητας του περιβάλλοντος Η βελτίωση της ποιότητας ζωής Τα µέσα µε τα

Διαβάστε περισσότερα

ΥΠΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ. Κάθε υποπρόγραμμα έχει μόνο μία είσοδο και μία έξοδο. Κάθε υποπρόγραμμα πρέπει να είναι ανεξάρτητο από τα άλλα.

ΥΠΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ. Κάθε υποπρόγραμμα έχει μόνο μία είσοδο και μία έξοδο. Κάθε υποπρόγραμμα πρέπει να είναι ανεξάρτητο από τα άλλα. ΥΠΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ Τμηματικός προγραμματισμός ονομάζεται η τεχνική σχεδίασης και ανάπτυξης των προγραμμάτων ως ένα σύνολο από απλούστερα τμήματα προγραμμάτων. Όταν ένα τμήμα προγράμματος επιτελεί ένα αυτόνομο

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στη Θεωρία Αποφάσεων. Λήψη απλών αποφάσεων για έναν πράκτορα

Εισαγωγή στη Θεωρία Αποφάσεων. Λήψη απλών αποφάσεων για έναν πράκτορα Εισαγωγή στη Θεωρία Αποφάσεων Λήψη απλών αποφάσεων για έναν πράκτορα Oρθολογικές αποφάσεις Ένας πράκτορας βασισμένος στη λογική Έχει ένα στόχο (μια κατάσταση περιβάλλοντος που θέλει να πετύχει) Καταστρώνει

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ. Προσομοίωση είναι η μίμηση της λειτουργίας ενός πραγματικού συστήματος και η παρακολούθηση της εξέλιξης του μέσα στο χρόνο.

ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ. Προσομοίωση είναι η μίμηση της λειτουργίας ενός πραγματικού συστήματος και η παρακολούθηση της εξέλιξης του μέσα στο χρόνο. ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ Προσομοίωση είναι η μίμηση της λειτουργίας ενός πραγματικού συστήματος και η παρακολούθηση της εξέλιξης του μέσα στο χρόνο. δημιουργία μοντέλου προσομοίωσης ( - χρήση μαθηματικών, λογικών και

Διαβάστε περισσότερα

1. Ποια μεγέθη ονομάζονται μονόμετρα και ποια διανυσματικά;

1. Ποια μεγέθη ονομάζονται μονόμετρα και ποια διανυσματικά; ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ο ΚΙΝΗΣΗ 2.1 Περιγραφή της Κίνησης 1. Ποια μεγέθη ονομάζονται μονόμετρα και ποια διανυσματικά; Μονόμετρα ονομάζονται τα μεγέθη τα οποία, για να τα προσδιορίσουμε πλήρως, αρκεί να γνωρίζουμε

Διαβάστε περισσότερα

Προβλήματα, αλγόριθμοι, ψευδοκώδικας

Προβλήματα, αλγόριθμοι, ψευδοκώδικας Προβλήματα, αλγόριθμοι, ψευδοκώδικας October 11, 2011 Στο μάθημα Αλγοριθμική και Δομές Δεδομένων θα ασχοληθούμε με ένα μέρος της διαδικασίας επίλυσης υπολογιστικών προβλημάτων. Συγκεκριμένα θα δούμε τι

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη. 4η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

Τεχνητή Νοημοσύνη. 4η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος. Τεχνητή Νοημοσύνη 4η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται κυρίως στα βιβλία Τεχνητή Νοημοσύνη των Βλαχάβα κ.ά., 3η έκδοση, Β.

Διαβάστε περισσότερα

Ασκήσεις μελέτης της 6 ης διάλεξης

Ασκήσεις μελέτης της 6 ης διάλεξης Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών, Τμήμα Πληροφορικής Μάθημα: Τεχνητή Νοημοσύνη, 2016 17 Διδάσκων: Ι. Ανδρουτσόπουλος Ασκήσεις μελέτης της 6 ης διάλεξης 6.1. (α) Το mini-score-3 παίζεται όπως το score-4,

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 6 ο Εισαγωγή στον Προγραμματισμό 1

Κεφάλαιο 6 ο Εισαγωγή στον Προγραμματισμό 1 Κεφάλαιο 6 ο Εισαγωγή στον Προγραμματισμό 1 Ποιες γλώσσες αναφέρονται ως φυσικές και ποιες ως τεχνητές; Ως φυσικές γλώσσες αναφέρονται εκείνες οι οποίες χρησιμοποιούνται για την επικοινωνία μεταξύ ανθρώπων,

Διαβάστε περισσότερα

Η Μηχανική Μάθηση στο Σχολείο: Μια Προσέγγιση για την Εισαγωγή της Ενισχυτικής Μάθησης στην Τάξη

Η Μηχανική Μάθηση στο Σχολείο: Μια Προσέγγιση για την Εισαγωγή της Ενισχυτικής Μάθησης στην Τάξη 6 ο Πανελλήνιο Συνέδριο «Διδακτική της Πληροφορικής» Φλώρινα, 20-22 Απριλίου 2012 Η Μηχανική Μάθηση στο Σχολείο: Μια Προσέγγιση για την Εισαγωγή της Ενισχυτικής Μάθησης στην Τάξη Σάββας Νικολαΐδης 1 ο

Διαβάστε περισσότερα

Μαλούτα Θεανώ Σελίδα 1

Μαλούτα Θεανώ Σελίδα 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΑΡΧΕΣ ΤΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Α. ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΦΥΛΛΑΔΙΟ 6 ο ( Ενότητες 2.3 ) 1.Τι είναι πρόγραμμα; 2. Ποια είναι τα πλεονεκτήματα των γλωσσών υψηλού επιπέδου σε σχέση με τις γλώσσες

Διαβάστε περισσότερα

Σενάριο 13. Προγραμματίζοντας ένα Ρομπότ

Σενάριο 13. Προγραμματίζοντας ένα Ρομπότ Σενάριο 13. Προγραμματίζοντας ένα Ρομπότ Ταυτότητα Σεναρίου Τίτλος: Προγραμματίζοντας ένα Ρομπότ Γνωστικό Αντικείμενο: Πληροφορική Διδακτική Ενότητα: Ελέγχω-Προγραμματίζω τον Υπολογιστή Τάξη: Γ Γυμνασίου

Διαβάστε περισσότερα

Θεωρητικές Ασκήσεις. ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ. 1 ο Μέρος

Θεωρητικές Ασκήσεις. ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ. 1 ο Μέρος ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ. 1 ο Μέρος Θέμα 1 Δίνονται τα παρακάτω τμήματα αλγορίθμου Α. βαλίτσα Αληθής εισιτήριο Αληθής ταξίδι βαλίτσα και εισιτήριο Τι τιμή θα έχει η λογική μεταβλητή

Διαβάστε περισσότερα

ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας

ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας Κεφάλαιο 1 1. Τα δεδομένα μπορούν να παρέχουν πληροφορίες όταν υποβάλλονται σε 2. Το πρόβλημα μεγιστοποίησης των κερδών μιας επιχείρησης είναι πρόβλημα 3. Για την επίλυση ενός προβλήματος

Διαβάστε περισσότερα

Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά

Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά και Πληροφορικής Μαθηματικά Πανεπιστήμιο ΙΙ Ιωαννίνων

Διαβάστε περισσότερα

1. Πότε χρησιμοποιούμε την δομή επανάληψης; Ποιες είναι οι διάφορες εντολές (μορφές) της;

1. Πότε χρησιμοποιούμε την δομή επανάληψης; Ποιες είναι οι διάφορες εντολές (μορφές) της; 1. Πότε χρησιμοποιούμε την δομή επανάληψης; Ποιες είναι οι διάφορες (μορφές) της; Η δομή επανάληψης χρησιμοποιείται όταν μια σειρά εντολών πρέπει να εκτελεστεί σε ένα σύνολο περιπτώσεων, που έχουν κάτι

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ 23/04/2012. Α. Να απαντήσετε με Σ ή Λ στις παρακάτω προτάσεις:

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ 23/04/2012. Α. Να απαντήσετε με Σ ή Λ στις παρακάτω προτάσεις: ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ 23/04/2012 ΘΕΜΑ Α Α. Να απαντήσετε με Σ ή Λ στις παρακάτω προτάσεις: 1. Κάθε βρόγχος που υλοποιείται με την εντολή Για μπορεί να

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη. 6η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

Τεχνητή Νοημοσύνη. 6η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος. Τεχνητή Νοημοσύνη 6η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται στα βιβλία Τεχνητή Νοημοσύνη των Βλαχάβα κ.ά., 3η έκδοση, Β. Γκιούρδας

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 5: Εισαγωγή στην Προσομοίωση

Κεφάλαιο 5: Εισαγωγή στην Προσομοίωση Κεφάλαιο 5: Εισαγωγή στην Προσομοίωση Τεχνικές Εκτίμησης Υπολογιστικών Συστημάτων Γιάννης Γαροφαλάκης Αν. Καθηγητής Προσομοίωση Τεχνικές χρήσης υπολογιστών για τη «μίμηση» των λειτουργιών διαφόρων ειδών

Διαβάστε περισσότερα

Αυτόνομοι Πράκτορες. ΝΑΟ Μουσικός

Αυτόνομοι Πράκτορες. ΝΑΟ Μουσικός Αυτόνομοι Πράκτορες ΝΑΟ Μουσικός Καρατζαφέρης Ευστάθιος Αλέξανδρος 2007 030 046 Πολυτεχνείο Κρήτης Σύντομη Περιγραφή Στόχος της εργασίας μας είναι η υλοποίηση της συμπεριφοράς αλλα και της λειτουργικότητας

Διαβάστε περισσότερα

Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής - Κεφάλαιο 2. Α1. Ο αλγόριθμος είναι απαραίτητος μόνο για την επίλυση προβλημάτων πληροφορικής

Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής - Κεφάλαιο 2. Α1. Ο αλγόριθμος είναι απαραίτητος μόνο για την επίλυση προβλημάτων πληροφορικής Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής - Κεφάλαιο 2 Α1. Ο αλγόριθμος είναι απαραίτητος μόνο για την επίλυση προβλημάτων πληροφορικής Α2. Ο αλγόριθμος αποτελείται από ένα πεπερασμένο σύνολο εντολών Α3. Ο αλγόριθμος

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑ ΤΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ ΠΑΚΕΤΟΥ ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ LEGO MINDSTORMS NXT

ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑ ΤΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ ΠΑΚΕΤΟΥ ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ LEGO MINDSTORMS NXT ΔΙΔΑΣΚΑΛΙΑ ΤΟΥ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ ΠΑΚΕΤΟΥ ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ LEGO MINDSTORMS NXT Φύλλο Εργασιών 4 ο Πρόκληση με αισθητήρες αφής Όνομα Ημερομηνία Έξοδος από σπηλιά Θα επιδιώξουμε να προγραμματίσουμε το

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΟΧΑΣΤΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ Ακαδ. Έτος 06-07 Διδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ Λέκτορας v.outras@fme.aegean.gr Τηλ: 7035468 σ-άλγεβρα

Διαβάστε περισσότερα

9. Συστολικές Συστοιχίες Επεξεργαστών

9. Συστολικές Συστοιχίες Επεξεργαστών Κεφάλαιο 9: Συστολικές συστοιχίες επεξεργαστών 208 9. Συστολικές Συστοιχίες Επεξεργαστών Οι συστολικές συστοιχίες επεξεργαστών είναι επεξεργαστές ειδικού σκοπού οι οποίοι είναι συνήθως προσκολλημένοι σε

Διαβάστε περισσότερα

Επιμέλεια παρουσίασης: Αριστείδης Παλιούρας ΤΙ ΕΊΝΑΙ ΈΝΑ ΡΟΜΠΟΤ (ROBOT)?

Επιμέλεια παρουσίασης: Αριστείδης Παλιούρας   ΤΙ ΕΊΝΑΙ ΈΝΑ ΡΟΜΠΟΤ (ROBOT)? 1 ΤΙ ΕΊΝΑΙ ΈΝΑ ΡΟΜΠΟΤ (ROBOT)? Τι είναι το ρομπότ (robot)? 1. Περιγράψτε με μια πρόταση την έννοια της λέξης ρομπότ (robot) Το ρομπότ είναι μια μηχανή που συλλέγει δεδομένα από το περιβάλλον του (αισθάνεται),

Διαβάστε περισσότερα

Ανάπτυξη Εφαρμογών σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον

Ανάπτυξη Εφαρμογών σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον Ανάπτυξη Εφαρμογών σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον 2.4.5 8.2 Δομή Επανάληψης Δομές Επανάληψης Οι δομές επανάληψης χρησιμοποιούνται στις περιπτώσεις όπου μια συγκεκριμένη ακολουθία εντολών πρέπει να εκτελεστεί

Διαβάστε περισσότερα

53 Χρόνια ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΜΕΣΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ Σ Α Β Β Α Ϊ Δ Η Μ Α Ν Ω Λ Α Ρ Α Κ Η

53 Χρόνια ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΜΕΣΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ Σ Α Β Β Α Ϊ Δ Η Μ Α Ν Ω Λ Α Ρ Α Κ Η 53 Χρόνια ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΜΕΣΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ Σ Α Β Β Α Ϊ Δ Η Μ Α Ν Ω Λ Α Ρ Α Κ Η ΠΑΓΚΡΑΤΙ: Φιλολάου & Εκφαντίδου 26 : 210/76.01.470 210/76.00.179 ΘΕΜΑ Α Α1. Να γράψετε στο τετράδιό σας τον αριθμό καθεμιάς

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 7. Τυχαίες Μεταβλητές και Διακριτές Κατανομές Πιθανοτήτων

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 7. Τυχαίες Μεταβλητές και Διακριτές Κατανομές Πιθανοτήτων ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Διδακτική της Πληροφορικής ΙΙ

Διδακτική της Πληροφορικής ΙΙ Διδακτική της Πληροφορικής ΙΙ Ομάδα Γ Βότσης Ευστάθιος Γιαζιτσής Παντελής Σπαής Αλέξανδρος Τάτσης Γεώργιος Προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι αρχάριοι προγραμματιστές Εισαγωγή Προβλήματα Δυσκολίες Διδακτικό

Διαβάστε περισσότερα

Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά

Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά Ενότητα 2:Στοιχεία Μαθηματικής Λογικής Στεφανίδης Γεώργιος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό,

Διαβάστε περισσότερα

Πώς μπορούμε να δημιουργούμε γεωμετρικά σχέδια με τη Logo;

Πώς μπορούμε να δημιουργούμε γεωμετρικά σχέδια με τη Logo; Κεφάλαιο 2 Εισαγωγή Πώς μπορούμε να δημιουργούμε γεωμετρικά σχέδια με τη Logo; Η Logo είναι μία από τις πολλές γλώσσες προγραμματισμού. Κάθε γλώσσα προγραμματισμού έχει σκοπό τη δημιουργία προγραμμάτων

Διαβάστε περισσότερα

Α2. Να γράψετε στο τετράδιο σας τον αριθμό 1-4 κάθε πρότασης και δίπλα το γράμμα που δίνει τη σωστή επιλογή.

Α2. Να γράψετε στο τετράδιο σας τον αριθμό 1-4 κάθε πρότασης και δίπλα το γράμμα που δίνει τη σωστή επιλογή. ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙΔΑΣ Γ ΤΑΞΗ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΑΙ ΕΠΑΛ (ΟΜΑΔΑ Β ) ΚΥΡΙΑΚΗ 23/04/2017 - ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΕΠΠ ΣΥΝΟΛΟ ΣΕΛΙΔΩΝ: ΕΠΤΑ ( 7) ΘΕΜΑ Α Α1. Να χαρακτηρίσετε τις προτάσεις που ακολουθούν γράφοντας στο

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη. 2η διάλεξη (2015-16) Ίων Ανδρουτσόπουλος. http://www.aueb.gr/users/ion/

Τεχνητή Νοημοσύνη. 2η διάλεξη (2015-16) Ίων Ανδρουτσόπουλος. http://www.aueb.gr/users/ion/ Τεχνητή Νοημοσύνη 2η διάλεξη (2015-16) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται στα βιβλία: Τεχνητή Νοημοσύνη των Βλαχάβα κ.ά., 3η έκδοση, Β. Γκιούρδας

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ & ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΦΥΣΙΚΗ

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ & ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΦΥΣΙΚΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ & ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΦΥΣΙΚΗ Μέρος 5ο ΝΙΚΟΛΑΟΣ ΣΤΕΡΓΙΟΥΛΑΣ ΤΜΗΜΑ ΦΥΣΙΚΗΣ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ 1 Η ΕΝΤΟΛΗ for Με την εντολή for δημιουργούμε βρόχους επανάληψης σε

Διαβάστε περισσότερα

Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά

Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά και Πληροφορικής Μαθηματικά Πανεπιστήμιο ΙΙ Ιωαννίνων

Διαβάστε περισσότερα

Πρόβλημα 29 / σελίδα 28

Πρόβλημα 29 / σελίδα 28 Πρόβλημα 29 / σελίδα 28 Πρόβλημα 30 / σελίδα 28 Αντιμετάθεση / σελίδα 10 Να γράψετε αλγόριθμο, οποίος θα διαβάζει τα περιεχόμενα δύο μεταβλητών Α και Β, στη συνέχεια να αντιμεταθέτει τα περιεχόμενά τους

Διαβάστε περισσότερα

Σου προτείνω να τυπώσεις τις επόμενες τέσσερις σελίδες σε ένα φύλο διπλής όψης και να τις έχεις μαζί σου για εύκολη αναφορά.

Σου προτείνω να τυπώσεις τις επόμενες τέσσερις σελίδες σε ένα φύλο διπλής όψης και να τις έχεις μαζί σου για εύκολη αναφορά. AeppAcademy.com facebook.com/aeppacademy Γεια. Σου προτείνω να τυπώσεις τις επόμενες τέσσερις σελίδες σε ένα φύλο διπλής όψης και να τις έχεις μαζί σου για εύκολη αναφορά. Καλή Ανάγνωση & Καλή Επιτυχία

Διαβάστε περισσότερα

Κατακερματισμός (Hashing)

Κατακερματισμός (Hashing) Κατακερματισμός (Hashing) O κατακερματισμός είναι μια τεχνική οργάνωσης ενός αρχείου. Είναι αρκετά δημοφιλής μέθοδος για την οργάνωση αρχείων Βάσεων Δεδομένων, καθώς βοηθάει σημαντικά στην γρήγορη αναζήτηση

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση προβλημάτων με αναζήτηση

Επίλυση προβλημάτων με αναζήτηση Επίλυση προβλημάτων με αναζήτηση Περιεχόμενα Μέθοδοι (πράκτορες) επίλυσης προβλημάτων Προβλήματα και Λύσεις Προβλήματα παιχνίδια Προβλήματα του πραγματικού κόσμου Αναζήτηση λύσεων Δέντρο αναζήτησης Στρατηγικές

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 2 ο Βασικές Έννοιες Αλγορίθμων (σελ )

Κεφάλαιο 2 ο Βασικές Έννοιες Αλγορίθμων (σελ ) Κεφάλαιο 2 ο Βασικές Έννοιες Αλγορίθμων (σελ. 25 48) Τι είναι αλγόριθμος; Γ ΛΥΚΕΙΟΥ Αλγόριθμος είναι μία πεπερασμένη σειρά ενεργειών, αυστηρά καθορισμένων και εκτελέσιμων σε πεπερασμένο χρονικό διάστημα,

Διαβάστε περισσότερα

1. Τι είναι η Κινηματική; Ποια κίνηση ονομάζεται ευθύγραμμη;

1. Τι είναι η Κινηματική; Ποια κίνηση ονομάζεται ευθύγραμμη; ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ο ΚΙΝΗΣΗ 2.1 Περιγραφή της Κίνησης 1. Τι είναι η Κινηματική; Ποια κίνηση ονομάζεται ευθύγραμμη; Κινηματική είναι ο κλάδος της Φυσικής που έχει ως αντικείμενο τη μελέτη της κίνησης. Στην Κινηματική

Διαβάστε περισσότερα

for for for for( . */

for for for for( . */ Εισαγωγή Στον Προγραµµατισµό «C» Βρόχοι Επανάληψης Πανεπιστήµιο Πελοποννήσου Τµήµα Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Νικόλαος Δ. Τσελίκας Νικόλαος Προγραµµατισµός Δ. Τσελίκας Ι Ο βρόχος for Η εντολή for χρησιµοποιείται

Διαβάστε περισσότερα

Λήψη απόφασης σε πολυπρακτορικό περιβάλλον. Θεωρία Παιγνίων

Λήψη απόφασης σε πολυπρακτορικό περιβάλλον. Θεωρία Παιγνίων Λήψη απόφασης σε πολυπρακτορικό περιβάλλον Θεωρία Παιγνίων Αβεβαιότητα παρουσία άλλου πράκτορα Μια άλλη πηγή αβεβαιότητας είναι η παρουσία άλλου πράκτορα στο περιβάλλον, ακόμα κι όταν ένας πράκτορας είναι

Διαβάστε περισσότερα

Ασκήσεις μελέτης της 8 ης διάλεξης

Ασκήσεις μελέτης της 8 ης διάλεξης Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών, Τμήμα Πληροφορικής Μάθημα: Τεχνητή Νοημοσύνη, 2017 18 Διδάσκων: Ι. Ανδρουτσόπουλος Ασκήσεις μελέτης της 8 ης διάλεξης 8.1. (i) Έστω ότι α και β είναι δύο τύποι της προτασιακής

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΜΑ Α. Α2. Να αναφέρετε από τι εξαρτάται η επιλογή του καλύτερου αλγορίθμου ταξινόμησης. Μονάδες 4. Σελίδα 1 από 8

ΘΕΜΑ Α. Α2. Να αναφέρετε από τι εξαρτάται η επιλογή του καλύτερου αλγορίθμου ταξινόμησης. Μονάδες 4. Σελίδα 1 από 8 ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ 2013 Γ Λυκείου Τεχνολογική Κατεύθυνση ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΘΕΜΑ Α Α1. Να γράψετε στο τετράδιό σας τον αριθμό καθεμιάς από τις παρακάτω προτάσεις 1-5

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΩΝ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΩΝ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ Θέμα Α ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΩΝ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ 2016-2017 Πάτρα 3/5/2017 Ονοματεπώνυμο:.. Α1. Να γράψετε στην κόλλα σας τον αριθμό

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ 2011-2012 Επιμέλεια: Ομάδα Διαγωνισμάτων από το Στέκι των Πληροφορικών Θέμα Α Α1. Να γράψετε στο τετράδιό σας τον

Διαβάστε περισσότερα

Παραδείγματα μεταβλητών

Παραδείγματα μεταβλητών Παραδείγματα μεταβλητών Παράδειγμα Bouncing Balls: Στη σκηνή υπάρχουν τρείς μπάλες και κάθε μία έχει διαφορετικό μέγεθος από τις άλλες. Όλες οι μπάλες χοροπηδούν ταυτόχρονα προς όλες τις κατευθύν-σεις.

Διαβάστε περισσότερα

Notes. Notes. Notes. Notes

Notes. Notes. Notes. Notes Θεωρία Καταναλωτή: Αβεβαιότητα Κώστας Ρουμανιάς Ο.Π.Α. Τμήμα Δ. Ε. Ο. Σ. 9 Οκτωβρίου 0 Κώστας Ρουμανιάς (Δ.Ε.Ο.Σ.) Θεωρία Καταναλωτή: Αβεβαιότητα 9 Οκτωβρίου 0 / 5 Ανάγκη θεωρίας επιλογής υπό αβεβαιότητα

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνικές σχεδίασης προγραμμάτων, Προγραμματιστικά Περιβάλλοντα

Τεχνικές σχεδίασης προγραμμάτων, Προγραμματιστικά Περιβάλλοντα Τεχνικές σχεδίασης προγραμμάτων, Προγραμματιστικά Περιβάλλοντα Ενότητες βιβλίου: 6.4, 6.7 Ώρες διδασκαλίας: 1 Τεχνικές σχεδίασης προγραμμάτων Στο βιβλίο γίνεται αναφορά σε μία τεχνική για την ανάπτυξη

Διαβάστε περισσότερα

Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά

Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά Υπολογιστικά & Διακριτά Μαθηματικά Ενότητα 1: Εισαγωγή- Χαρακτηριστικά Παραδείγματα Αλγορίθμων Στεφανίδης Γεώργιος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.

Διαβάστε περισσότερα

Σειρά Προβλημάτων 4 Λύσεις

Σειρά Προβλημάτων 4 Λύσεις Άσκηση 1 Σειρά Προβλημάτων 4 Λύσεις (α) Να διατυπώσετε την τυπική περιγραφή μιας μηχανής Turing (αυθεντικός ορισμός) η οποία να διαγιγνώσκει τη γλώσσα { ww w {a,b}* }. (β) Να διατυπώσετε την τυπική περιγραφή

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 10 ΥΠΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 10 ΥΠΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 10 Όπως είδαμε και σε προηγούμενο κεφάλαιο μια από τις βασικότερες τεχνικές στον Δομημένο Προγραμματισμό είναι ο Τμηματικός Προγραμματισμός. Τμηματικός προγραμματισμός ονομάζεται η τεχνική σχεδίασης

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΜΑ 1ο. Μονάδες 10. Β. ίνεται το παρακάτω τμήμα αλγορίθμου: Όσο Ι < 10 επανάλαβε Εμφάνισε Ι Ι Ι + 3 Τέλος_επανάληψης ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ

ΘΕΜΑ 1ο. Μονάδες 10. Β. ίνεται το παρακάτω τμήμα αλγορίθμου: Όσο Ι < 10 επανάλαβε Εμφάνισε Ι Ι Ι + 3 Τέλος_επανάληψης ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ ΘΕΜΑ 1ο ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΑΠΟΛΥΤΗΡΙΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΤΕΤΑΡΤΗ 4 ΙΟΥΛΙΟΥ 2007 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

Σειρά Προβλημάτων 5 Λύσεις

Σειρά Προβλημάτων 5 Λύσεις Άσκηση 1 Σειρά Προβλημάτων 5 Λύσεις Να δείξετε ότι οι πιο κάτω γλώσσες είναι διαγνώσιμες. (α) ({ G η G είναι μια ασυμφραστική γραμματική που δεν παράγει καμιά λέξη με μήκος μικρότερο του 2 } (β) { Μ,w

Διαβάστε περισσότερα

Κεφ. 9 Ανάλυση αποφάσεων

Κεφ. 9 Ανάλυση αποφάσεων Κεφ. 9 Ανάλυση αποφάσεων Η θεωρία αποφάσεων έχει ως αντικείμενο την επιλογή της καλύτερης στρατηγικής. Τα αποτελέσματα κάθε στρατηγικής εξαρτώνται από παράγοντες, οι οποίοι μπορεί να είναι καταστάσεις

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Γʹ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΕΠΠ ΤΡΙΤΗ 18 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2017 ΣΥΝΟΛΟ ΣΕΛΙΔΩΝ: ΕΠΤΑ (7)

ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Γʹ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΕΠΠ ΤΡΙΤΗ 18 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2017 ΣΥΝΟΛΟ ΣΕΛΙΔΩΝ: ΕΠΤΑ (7) ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ ΠΑΝΕΛΛΑΔΙΚΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Γʹ ΤΑΞΗΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΕΠΠ ΤΡΙΤΗ 18 ΑΠΡΙΛΙΟΥ 2017 ΣΥΝΟΛΟ ΣΕΛΙΔΩΝ: ΕΠΤΑ (7) Θέμα Α Α1. Να γράψετε στο τετράδιό σας τον αριθμό καθεμιάς

Διαβάστε περισσότερα

Ασκήσεις μελέτης της 4 ης διάλεξης. ), για οποιοδήποτε μονοπάτι n 1

Ασκήσεις μελέτης της 4 ης διάλεξης. ), για οποιοδήποτε μονοπάτι n 1 Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών, Τμήμα Πληροφορικής Μάθημα: Τεχνητή Νοημοσύνη, 2016 17 Διδάσκων: Ι. Ανδρουτσόπουλος Ασκήσεις μελέτης της 4 ης διάλεξης 4.1. (α) Αποδείξτε ότι αν η h είναι συνεπής, τότε h(n

Διαβάστε περισσότερα

Εξοικείωση με το NXT-G

Εξοικείωση με το NXT-G Εξοικείωση με το NXT-G Εντολές Λίγα λόγια για τους κινητήρες Οι κινητήρες μπορούν να προγραμματιστούν να ξεκινούν και να σταματούν τη στιγμή που θέλουμε. Η εντολή κίνησης κινητήρα motor είναι πολύ απλή.

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθμος. Αλγόριθμο ονομάζουμε τη σαφή και ακριβή περιγραφή μιας σειράς ξεχωριστών οδηγιών βημάτων με σκοπό την επίλυση ενός προβλήματος.

Αλγόριθμος. Αλγόριθμο ονομάζουμε τη σαφή και ακριβή περιγραφή μιας σειράς ξεχωριστών οδηγιών βημάτων με σκοπό την επίλυση ενός προβλήματος. Αλγόριθμος Αλγόριθμο ονομάζουμε τη σαφή και ακριβή περιγραφή μιας σειράς ξεχωριστών οδηγιών βημάτων με σκοπό την επίλυση ενός προβλήματος. Εντολές ή οδηγίες ονομάζονται τα βήματα που αποτελούν έναν αλγόριθμο.

Διαβάστε περισσότερα

Σενάριο 13: Προγραμματίζοντας ένα Ρομπότ

Σενάριο 13: Προγραμματίζοντας ένα Ρομπότ Σενάριο 13: Προγραμματίζοντας ένα Ρομπότ Φύλλο Εργασίας Τίτλος: Προγραμματίζοντας ένα Ρομπότ Γνωστικό Αντικείμενο: Πληροφορική Διδακτική Ενότητα: Ελέγχω-Προγραμματίζω τον Υπολογιστή Τάξη: Γ Γυμνασίου Διάρκεια:

Διαβάστε περισσότερα

Προγραμματισμός Ι (HY120)

Προγραμματισμός Ι (HY120) Προγραμματισμός Ι (HY20) # μνήμη & μεταβλητές πρόγραμμα & εκτέλεση Ψηφιακά δεδομένα, μνήμη, μεταβλητές 2 Δυαδικός κόσμος Οι υπολογιστές είναι δυαδικές μηχανές Όλη η πληροφορία (δεδομένα και κώδικας) κωδικοποιείται

Διαβάστε περισσότερα

ΡΟΜΠΟΤΙΚΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ ΠΑΚΕΤΟΥ LEGO MINDSTORMS NXT. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 7ο. Δραστηριότητες για το ΝΧΤ-G και το Robolab

ΡΟΜΠΟΤΙΚΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ ΠΑΚΕΤΟΥ LEGO MINDSTORMS NXT. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 7ο. Δραστηριότητες για το ΝΧΤ-G και το Robolab ΡΟΜΠΟΤΙΚΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΟΥ ΠΑΚΕΤΟΥ LEGO MINDSTORMS NXT ΚΕΦΑΛΑΙΟ 7ο Δραστηριότητες για το ΝΧΤ-G και το Robolab Α. Αποφυγή εμποδίων Θα επιδιώξουμε να προγραμματίσουμε το όχημα-ρομπότ μας ώστε να είναι σε θέση

Διαβάστε περισσότερα

ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ : ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΑΞΗ : Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΣΠΟΥΔΕΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΕΡΙΟΔΟΥ : ΜΑΪΟΥ

ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ : ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΑΞΗ : Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΣΠΟΥΔΕΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΕΡΙΟΔΟΥ : ΜΑΪΟΥ ΑΡΧΗ 1ης ΣΕΛΙ ΑΣ ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ : ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΑΞΗ : Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΣΠΟΥΔΕΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΠΕΡΙΟΔΟΥ : ΜΑΪΟΥ ΣΥΝΟΛΟ ΣΕΛΙΔΩΝ : 7 ΘΕΜΑ Α : Α1. Να

Διαβάστε περισσότερα

Επαναληπτικές Διαδικασίες

Επαναληπτικές Διαδικασίες Επαναληπτικές Διαδικασίες Οι επαναληπτικές δομές ( εντολές επανάληψης επαναληπτικά σχήματα ) χρησιμοποιούνται, όταν μια ομάδα εντολών πρέπει να εκτελείται αρκετές- πολλές φορές ανάλογα με την τιμή μιας

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 10 Υποπρογράμματα. Καραμαούνας Πολύκαρπος

Κεφάλαιο 10 Υποπρογράμματα. Καραμαούνας Πολύκαρπος Κεφάλαιο 10 Υποπρογράμματα 1 10.1 Τμηματικός προγραμματισμός Τμηματικός προγραμματισμός ονομάζεται η τεχνική σχεδίασης και ανάπτυξης των προγραμμάτων ως ένα σύνολο από απλούστερα τμήματα προγραμμάτων.

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΜΑ 1ο. Μονάδες 10. Β. ίνεται το παρακάτω τμήμα αλγορίθμου: Όσο Ι < 10 επανάλαβε Εμφάνισε Ι Ι Ι + 3 Τέλος_επανάληψης ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ

ΘΕΜΑ 1ο. Μονάδες 10. Β. ίνεται το παρακάτω τμήμα αλγορίθμου: Όσο Ι < 10 επανάλαβε Εμφάνισε Ι Ι Ι + 3 Τέλος_επανάληψης ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ ΘΕΜΑ 1ο ΑΡΧΗ 1ΗΣ ΣΕΛΙ ΑΣ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΕΣ ΑΠΟΛΥΤΗΡΙΕΣ ΕΞΕΤΑΣΕΙΣ ΗΜΕΡΗΣΙΟΥ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ ΤΕΤΑΡΤΗ 4 ΙΟΥΛΙΟΥ 2007 ΕΞΕΤΑΖΟΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑ: ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΗΣ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

FORTRAN και Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός

FORTRAN και Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός FORTRAN και Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός Παραδόσεις Μαθήματος 2016 Δρ Γ Παπαλάμπρου Επίκουρος Καθηγητής ΕΜΠ georgepapalambrou@lmentuagr Εργαστήριο Ναυτικής Μηχανολογίας (Κτίριο Λ) Σχολή Ναυπηγών

Διαβάστε περισσότερα

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η i ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Κατανομή Δειγματοληψίας του Δειγματικού Μέσου Ο Δειγματικός Μέσος X είναι μια Τυχαία Μεταβλητή. Καθώς η επιλογή και χρήση διαφορετικών δειγμάτων από έναν

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ: ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΑΞΗ:- Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΤΜΗΜΑΤΑ: ΓΟ4 ΓΟ7 (ΖΩΓΡΑΦΟΥ) ΓΟ5 ΓΟ6 (ΧΟΛΑΡΓΟΣ) HM/NIA: 15/1/2017

ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ: ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΑΞΗ:- Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΤΜΗΜΑΤΑ: ΓΟ4 ΓΟ7 (ΖΩΓΡΑΦΟΥ) ΓΟ5 ΓΟ6 (ΧΟΛΑΡΓΟΣ) HM/NIA: 15/1/2017 ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ: ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΤΑΞΗ:- Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΤΜΗΜΑΤΑ: ΓΟ4 ΓΟ7 (ΖΩΓΡΑΦΟΥ) ΓΟ5 ΓΟ6 (ΧΟΛΑΡΓΟΣ) HM/NIA: 15/1/2017 ΘΕΜΑ Α (Α1) Δίνεται η παρακάτω ακολουθία εντολών αλγορίθμου:

Διαβάστε περισσότερα

ΑΥΤΟΝΟΜΟΙ ΠΡΑΚΤΟΡΕΣ ΠΛΗ 513

ΑΥΤΟΝΟΜΟΙ ΠΡΑΚΤΟΡΕΣ ΠΛΗ 513 ΑΥΤΟΝΟΜΟΙ ΠΡΑΚΤΟΡΕΣ ΠΛΗ 513 Αναφορά Εργασίας Εξαμήνου Χειμερινό Εξάμηνο 2011-2012 Γεωργάκης Γεώργιος 2006030111 RobotStadium 2012 Εισαγωγή Το Robostadium είναι ένας διαγωνισμός στο διαδίκτυο κατά τα πρότυπα

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ακαδ. Έτος 08-09 Διδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ Επικ. Καθηγητής v.koutras@fme.aegea.gr Τηλ: 7035468 Εκτίμηση Διαστήματος

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ακαδ. Έτος 06-07 Διδάσκων: Βασίλης ΚΟΥΤΡΑΣ Λέκτορας v.koutras@fme.aegea.gr Τηλ: 7035468 Εκτίμηση Διαστήματος

Διαβάστε περισσότερα

Επικοινωνία:

Επικοινωνία: Σπύρος Ζυγούρης Καθηγητής Πληροφορικής Επικοινωνία: spzygouris@gmail.com Πως ορίζεται ο τμηματικός προγραμματισμός; Πρόγραμμα Εντολή 1 Εντολή 2 Εντολή 3 Εντολή 4 Εντολή 5 Εντολή 2 Εντολή 3 Εντολή 4 Εντολή

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5. Κύκλος Ζωής Εφαρμογών ΕΝΟΤΗΤΑ 2. Εφαρμογές Πληροφορικής. Διδακτικές ενότητες 5.1 Πρόβλημα και υπολογιστής 5.2 Ανάπτυξη εφαρμογών

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5. Κύκλος Ζωής Εφαρμογών ΕΝΟΤΗΤΑ 2. Εφαρμογές Πληροφορικής. Διδακτικές ενότητες 5.1 Πρόβλημα και υπολογιστής 5.2 Ανάπτυξη εφαρμογών 44 Διδακτικές ενότητες 5.1 Πρόβλημα και υπολογιστής 5.2 Ανάπτυξη εφαρμογών Διδακτικοί στόχοι Σκοπός του κεφαλαίου είναι οι μαθητές να κατανοήσουν τα βήματα που ακολουθούνται κατά την ανάπτυξη μιας εφαρμογής.

Διαβάστε περισσότερα

Σκοπός. Προγραμματίζοντας τον Arduino ΙΙ Εντολή Εκχώρησης & Εντολές. Συλλογή & Επεξεργασία Δεδομένων. Πρόγραμμα. Εντολές Επεξεργασίας Δεδομένων

Σκοπός. Προγραμματίζοντας τον Arduino ΙΙ Εντολή Εκχώρησης & Εντολές. Συλλογή & Επεξεργασία Δεδομένων. Πρόγραμμα. Εντολές Επεξεργασίας Δεδομένων Σκοπός Συλλογή & Επεξεργασία Δεδομένων Προγραμματίζοντας τον Arduino ΙΙ Εντολή Εκχώρησης & Εντολές Ελέγχου. Πρόγραμμα Εντολές Επεξεργασίας Δεδομένων Εντολή Εκχώρησης Εντολές Ελέγχου Λογική συνθήκη Εντολή

Διαβάστε περισσότερα

Διαδικασιακός Προγραμματισμός

Διαδικασιακός Προγραμματισμός Τμήμα ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕ ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ Διαδικασιακός Προγραμματισμός Διάλεξη 6 η Βρόχοι Επανάληψης Οι διαλέξεις βασίζονται στο βιβλίο των Τσελίκη και Τσελίκα C: Από τη Θεωρία στην Εφαρμογή

Διαβάστε περισσότερα

Ιδιότητες αντικειμένων, συγγραφή κώδικα, συντακτικά λάθη

Ιδιότητες αντικειμένων, συγγραφή κώδικα, συντακτικά λάθη Ιδιότητες αντικειμένων, συγγραφή κώδικα, συντακτικά λάθη Πώς βλέπουμε τις ιδιότητες των αντικειμένων που έχουμε δημιουργήσει; Ανοίγουμε το σενάριο CarWorld και δημιουργούμε μερικά αντικείμενα των κλάσεων

Διαβάστε περισσότερα

m + s + q r + n + q p + s + n, P Q R P Q P R Q R F G

m + s + q r + n + q p + s + n, P Q R P Q P R Q R F G Λύσεις Θεμάτων Θεμελίων των Μαθηματικών 1. Εστω A, B, C τυχόντα σύνολα. Να δειχθεί ότι A (B C) (A B) (A C). Απόδειξη. Εστω x τυχαίο στοιχείο του A (B C). Εξ ορισμού, το x ανήκει σε ακριβώς ένα από τα A,

Διαβάστε περισσότερα