Σχεδιασµός Ενεργειών

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Σχεδιασµός Ενεργειών"

Transcript

1 Σχεδιασµός Ενεργειών! Γενικά Αναπαράσταση STRIPS Αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων Αναζήτηση στο χώρο των πλάνων ιάφορες τεχνικές Γενικά (1/2) " Σχεδιασµός ενεργειών (planning) είναι η εύρεση µιας ακολουθίας ενεργειών (πλάνο, plan), οι οποίες αν εφαρµοσθούν σε µια δεδοµένη αρχική κατάσταση, προκαλούν την επίτευξη προκαθορισµένων στόχων: " Μεταφορά φορτίων " Πλοήγηση " Στρατηγική " Επενδύσεις " Το πρόγραµµα εκείνο, το οποίο, δοθέντος ενός προβλήµατος σχεδιασµού ενεργειών (planning problem), βρίσκει ένα πλάνο-λύση του προβλήµατος, ονοµάζεται σύστηµα σχεδιασµού (planning system) ή σχεδιαστής (planner). " Χαρακτηριστικά των προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών: " Υψηλή πολυπλοκότητα " Μεγάλοι χώροι και χρόνοι αναζήτησης Γιάννης Ρεφανίδης 2 1

2 Γενικά (2/2) " Τα προβλήµατα σχεδιασµού ενεργειών µπορούν να λυθούν µε τους γνωστούς αλγορίθµους αναζήτησης. " Ωστόσο, λόγω της µεγάλης πολυπλοκότητάς τους, έχουν αναπτυχθεί (και συνεχίζουν να αναπτύσσονται) εξειδικευµένες τεχνικές, όπως: " Μη-γραµµικός σχεδιασµός (non-linear planning) " Ιεραρχικός σχεδιασµός (hierarchical planning) " Σχεδιασµός βασισµένος σε γράφους (graph-based planning) " Σχεδιασµός βασισµένος σε περιπτώσεις (case-based planning) " Βασικά θέµατα: " Αναπαράσταση των προβληµάτων " Εξελιγµένες τεχνικές αντιµετώπισης των προβληµάτων σχεδιασµού " Εκτέλεση των πλάνων και αντιµετώπιση απρόβλεπτων καταστάσεων Γιάννης Ρεφανίδης 3 Σχεδιασµός Ενεργειών Γενικά! Αναπαράσταση STRIPS Αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων Αναζήτηση στο χώρο των πλάνων ιάφορες τεχνικές 2

3 Προβλήµατα σχεδιασµού " Ένα πρόβληµα σχεδιασµού ορίζεται από τρεις περιγραφές: " Περιγραφή της αρχικής κατάστασης του κόσµου Initial. " εν είναι υποχρεωτικά πλήρης. " Περιγραφή των στόχων Goals, που πρέπει να επιτευχθούν. " Περιγραφή των διαθέσιµων ενεργειών Actions που µπορούν να εκτελεστούν, προκειµένου να επιτευχθούν οι στόχοι " Λύση σε ένα πρόβληµα σχεδιασµού ενεργειών είναι ένα σύνολο ενεργειών, µερικώς διατεταγµένων, οι οποίες εάν εκτελεστούν στην αρχική κατάσταση οδηγούν σε µια νέα κατάσταση όπου ισχύουν οι στόχοι. Γιάννης Ρεφανίδης 5 Αναπαράσταση STRIPS " Ηαναπαράσταση STRIPS (STanford Research Institute Planning System) είναι η πιο απλή αναπαράσταση που χρησιµοποιείται σε προβλήµατα σχεδιασµού ενεργειών. " Χρονολογείται από το " Ισοδυναµεί µε την προτασιακή λογική. " Οι καταστάσεις και οι στόχοι είναι λίστες γεγονότων. " Οι ενέργειες ορίζονται από τις προϋποθέσεις εφαρµογής τους και από τις αλλαγές που επιφέρουν στον κόσµο του προβλήµατος. Γιάννης Ρεφανίδης 6 3

4 Ορισµός καταστάσεων A Α Αρχική κατάσταση Τελική κατάσταση " Αρχική κατάσταση: " { lock(a), lock(), lock(), On(A,Table), On(,A), On(,Table), lear(), lear() } " Στόχοι: " { On(,), On(A,) } " εν είναι απαραίτητο οι στόχοι να είναι µια πλήρης περιγραφή κατάστασης. Γιάννης Ρεφανίδης 7 Αναπαράσταση Ενεργειών (1/3) " Μια ενέργεια (action) a περιγράφεται από τρεις λίστες γεγονότων: " Λίστα προϋποθέσεων (Precondition list, Pre(a)) " Τα γεγονότα που πρέπει να περιλαµβάνονται σε µια κατάσταση, ώστε η ενέργεια να είναι εφαρµόσιµη στην κατάσταση αυτή. " Λίστα προσθήκης (Add list, Add(a)) " Τα γεγονότα που προσθέτει η ενέργεια στη νέα κατάσταση. " Λίστα διαγραφής (Delete list, Del(a)) " Τα γεγονότα της τρέχουσας κατάστασης που δε συµπεριλαµβάνονται στη νέα. " Για τη λίστα διαγραφής πρέπει να ισχύει Del(a) Pre(a). Γιάννης Ρεφανίδης 8 4

5 Αναπαράσταση Ενεργειών (2/3) A Α Αρχική κατάσταση Τελική κατάσταση " Στον κόσµο των τριών κύβων, οι ενέργειες είναι όλες οι µετακινήσεις κάθε κύβου (3 κύβοι), από τις τρεις δυνατές θέσεις που αυτός µπορεί να βρεθεί (πάνω στους δύο άλλους κύβους ή πάνω στο τραπέζι) στις 2 κάθε φορά νέες θέσεις που µπορεί να πάει. " 18 συνολικά ενέργειες Γιάννης Ρεφανίδης 9 Αναπαράσταση Ενεργειών (3/3) " Για παράδειγµα, έστω η ενέργεια: " Move from_a_to_table " η οποία µετακινεί τον κύβο από την αρχική του θέση πάνω στον κύβο Α στην νέα του θέση απευθείας πάνω στο τραπέζι. " Οι τρεις λίστες ορισµού της παραπάνω ενέργειας είναι οι εξής: " Λίστα προϋποθέσεων: { lock(), lock(α), lear(), On(,A) } " Λίστα προσθήκης: { lear(a), On(,Table) } " Λίστα διαγραφής: { On(,A) } Γιάννης Ρεφανίδης 10 5

6 Εφαρµογή Ενεργειών (1/2) " Για να είναι εφαρµόσιµη µια ενέργεια a σε µια κατάσταση S πρέπει να ισχύει: " Pre(a) S " Η κατάσταση που προκύπτει µετά την εφαρµογή της ενέργειας a στην κατάσταση S ορίζεται ως: " S ' = result(s,a) = S - Del(a) Add(a) " Επαγωγικά µπορεί να οριστεί η κατάσταση που προκύπτει µετά την εφαρµογή µιας ακολουθίας ενεργειών (a 1, a 2,..., a N ) σε µια κατάσταση S ως εξής: " S ' = result(s, (a 1, a 2,..., a N ) ) = res( res(s, (a 1, a 2,..., a N-1 ) ), a N ) " Προϋπόθεση: Κάθε ενέργεια a i είναι εφαρµόσιµη στην κατάσταση result(s,(a 1, a 2,..., a i-1 )), για κάθε i=1, 2,..., N Γιάννης Ρεφανίδης 11 Εφαρµογή Ενεργειών (2/2) A " Έστω η κατάσταση του σχήµατος: " S = { lock(a), lock(), lock(), On(A,Table), On(,A), On(,Table), lear(), lear() } " Η ενέργεια a=move from_a_to_table είναι εφαρµόσιµη στην παραπάνω κατάσταση γιατί ισχύει: " Pre(a)= { lock(α), lock(), lear(), On(,A) } S " Η νέα κατάσταση που προκύπτει ορίζεται από το παρακάτω σύνολο: " S' = { lock(a), lock(), lock(), On(A,Table), On(,Table), On(,Table), lear(), lear(), lear(a) } Γιάννης Ρεφανίδης 12 6

7 Σχήµατα ενεργειών (1/3) " Ηαπαρίθµηση όλων των ενεργειών ενός προβλήµατος, µιαςπρος-µία, δεν είναι βολική όταν υπάρχουν πολλά αντικείµενα στο πρόβληµα. " Για παράδειγµα, στο πρόβληµα µε τους 3 κύβους υπήρχαν 18 ενέργειες. " Εάν είχαµε 10 κύβους, οι ενέργειες θα ήταν 900. " Για το σκοπό, κατά την περιγραφή ενός προβλήµατος οµαδοποιούµε τις ενέργειες που είναι σε σχετικές µεταξύ τους, χρησιµοποιώντας σχήµατα ενεργειών (action schemas). " Ένα σχήµα ενέργειας διαφέρει από τον ορισµό ενεργειών που είδαµε κατά το ότι χρησιµοποιεί παραµέτρους για να αναφέρεται στα αντικείµενα του προβλήµατος. Γιάννης Ρεφανίδης 13 Σχήµατα ενεργειών (2/3) " Στο πρόβληµα των κύβων µπορεί κανείς να δει ότι αρκούν τρία σχήµατα ενεργειών για την περιγραφή όλων των απλών ενεργειών: " Μετέφερε έναν κύβο x από το τραπέζι πάνω σε έναν άλλο κύβο y. " Μετέφερε έναν κύβο x από την αρχική του θέση πάνω σε έναν άλλο κύβο y στο τραπέζι. " Μετέφερε έναν κύβο x από την αρχική του θέση πάνω σε έναν άλλο κύβο y στη νέα του θέση πάνω στον κύβο z. " Η κατάληξη στα παραπάνω τρία σχήµατα ενεργειών έγινε οµαδοποιώντας τις απλές ενέργειες µε κριτήριο να έχουν "όµοιες" προϋποθέσεις και αποτελέσµατα. Γιάννης Ρεφανίδης 14 7

8 Σχήµατα ενεργειών (3/3) " Για παράδειγµα, το πρώτο από τα σχήµατα ενεργειών που αναφέρθηκαν στην προηγούµενη διαφάνεια, µπορεί να οριστεί ως εξής: " Όνοµα ενέργειας: move_to_table(x,y) " Λίστα προϋποθέσεων: { lock(x), lock(y), lear(x), On(x,y) } " Λίστα προσθήκης: { lear(y), On(x,Table) } " Λίστα διαγραφής: { On(x,y) } Γιάννης Ρεφανίδης 15 Επεκτάσεις της αναπαράστασης STRIPS (1/4) " Η αναπαράσταση STRIPS είναι ανεπαρκής για αναπαράσταση (και επίλυση) προβληµάτων του πραγµατικού κόσµου, γιατί κάνει πολύ αυστηρές παραδοχές: " Αδιαίρετες ενέργειες (indivisible actions): Οι ενέργειες εκτελούνται στιγµιαία, και τίποτα δεν µπορεί να συµβεί κατά τη διάρκεια της εκτέλεσής τους. " Προκαθορισµένα αποτελέσµατα (deterministic effects): Τα αποτελέσµατα των ενεργειών είναι γνωστά εκ των προτέρων. " Πλήρης γνώση (omniscience): Γνωρίζουµε τα πάντα για την τρέχουσα κατάσταση. " Υπόθεση κλειστού συστήµατος (closed world assumption): Το πλήθος των αντικειµένων του προβλήµατος είναι πεπερασµένο και σταθερό. " Στατικός κόσµος (static world): Ο µεταβάλλεται µόνο µέσω των αποτελεσµάτων των δικών µας ενεργειών. Γιάννης Ρεφανίδης 16 8

9 Επεκτάσεις της αναπαράστασης STRIPS (2/4) " Έχουν γίνει διάφορες επεκτάσεις της αναπαράστασης, κάθε µια από τις οποίες απαιτεί και διαφορετικούς (και πιο πολύπλοκους) αλγορίθµους σχεδιασµού ενεργειών. Αυτές αφορούν: " Αναπαράσταση χρόνου: Ενέργειες µε διάρκεια, προϋποθέσεις και αποτελέσµατα που (πρέπει να) ισχύουν σε συγκεκριµένα χρονική διαστήµατα κατά τη διάρκεια της ενέργειας (ή και µετά), στόχοι που πρέπει να επιτευχθούν σε συγκεκριµένες (διαφορετικές µεταξύ τους) χρονικές στιγµές κλπ. " Σχεδιασµός στο χρόνο (Temporal planning) " Πιθανότητες: Αποτελέσµατα τα οποία εµφανίζονται µε συγκεκριµένη πιθανότητα, στόχοι που θέλουµε να επιτευχθούν µε συγκεκριµένη πιθανότητα κλπ. " Σχεδιασµός µε πιθανότητες (Probabilistic planning) " Σχεδιασµός µε πολλαπλά ενδεχόµενα (ontigency planning) Γιάννης Ρεφανίδης 17 Επεκτάσεις της αναπαράστασης STRIPS (3/4) " Γενικές ενέργειες (abstract actions): Ενέργειες οι οποίες δεν είναι άµεσα εκτελέσιµες αλλά πρέπει να αναλυθούν σε απλούστερες ενέργειες " Ιεραρχικός σχεδιασµός (Hierarchical planning) " Πόροι (Resources): Οι ενέργειες δεσµεύουν/καταναλώνουν πόρους κατά την εκτέλεσή τους. Περιορισµοί στους πόρους επιβάλλουν περιορισµούς στην ταυτόχρονη εκτέλεση των ενεργειών ή/και στη συνολική κατανάλωση πόρων. Συνήθως είναι επιθυµητή η βελτιστοποίηση των παραγόµενων πλάνων ως προς κάποια συνάρτηση αξιολόγησης. " Σχεδιασµός µε πόρους (Resource planning) Γιάννης Ρεφανίδης 18 9

10 Επεκτάσεις της αναπαράστασης STRIPS (4/4) " Συνεχείς µεταβολές: Αποτελέσµατα που είναι µια συνεχή µεταβολή για κάποιο χρονικό διάστηµα, όπως π.χ. το άδειασµα µιας πισίνας. " εν υπάρχει αποτελεσµατική αντιµετώπιση τέτοιων προβληµάτων. " Συνεργατικά αποτελέσµατα (Synergatic effects): Σε προβλήµατα όπου υπάρχουν πολλοί δρώντες πράκτορες (agents), ενδέχεται το συνδυασµένο αποτέλεσµα της ταυτόχρονης εκτέλεσης δύο ενεργειών από δύο διαφορετικούς πράκτορες (agents) να είναι διαφορετικό από την ξεχωριστή εκτέλεση των ενεργειών (π.χ. σήκωµα ενός τραπεζιού από τις δύο άκρες). " Σχεδιασµός µε πολλούς πράκτορες (Multi-agent planning) Γιάννης Ρεφανίδης 19 Αναπαράσταση πλάνων (1/4) " Στην γενική περίπτωση, ένα πλάνο αποτελείται από ένα σύνολο ενεργειών και κάποιες σχέσεις διάταξης µεταξύ τους. " Πλάνα στα οποία οι ενέργειες είναι πλήρως διατεταγµένες µεταξύ τους ονοµάζονται γραµµικά πλάνα (linear plans). " Πλάνα στα οποία οι ενέργειες είναι µερικώς διατεταγµένες µεταξύ τους ονοµάζονται µη-γραµµικά πλάνα (non-linear plans). " Για παράδειγµα, σε µια λύση του προβλήµατος του να ντυθεί κανείς, υπάρχουν ενέργειες που έχουν σχέση διάταξης µεταξύ τους, όπως να φορέσει κανείς πρώτα την κάλτσα και µετά το παπούτσι, και ενέργειες οι οποίες δεν έχουν σχέση διάταξης µεταξύ τους, όπως συµβαίνει µε τιςε ενέργειες που αφορούν δύο διαφορετικά παπούτσια. Γιάννης Ρεφανίδης 20 10

11 Αναπαράσταση πλάνων (2/4) " Σε πιο σύνθετες αναπαραστάσεις, όπου εµπεριέχεται και ο χρόνος, µπορεί κάθε ενέργεια να συνοδεύεται και από µια χρονική στιγµή (ή χρονικό διάστηµα) κατά την οποία (ή εντός του οποίου) πρέπει να ξεκινήσει η εκτέλεσή της. " Τα πλάνα µπορούν να αναπαρασταθούν γραφικά µε διάφορους τρόπους. " Αναπαράσταση µίας ενέργειας, µε τις προϋποθέσεις και τα αποτελέσµατα: move_block_to_table(c, a) block(c) block(a) on(c,a) clear(c) - on(c,a) + on(c,table) + clear(a) Γιάννης Ρεφανίδης 21 Αναπαράσταση πλάνων (3/4) " Αναπαράσταση γραµµικού πλάνου τριών ενεργειών: move from_a_to_table block(c) block(a) on(c,a) clear(c) - on(c,a) + on(c,table) + clear(a) move from_table_to_ block(b) block(c) on(table,b) clear(b) clear(c) - on(table,b) - clear(c) + on(b,c) move_a_from_table_to_ block(a) - on(table,a) block(b) - clear(b) on(table,a) + on(a,b) clear(a) clear(b) Γιάννης Ρεφανίδης 22 11

12 Αναπαράσταση πλάνων (4/4) " Εναλλακτική αναπαράσταση πλάνων µε ραβδόγραµµα και χρονικές αναφορές (Gantt harts): Χρόνος σε ώρες load_truck(truck1, package1, center1) move_truck(truck1, center1, airport1, city1) unload_truck(truck1, package1, airport1) fly_airplane(plane1, airport2, airport1) Γιάννης Ρεφανίδης 23 Σχεδιασµός Ενεργειών Γενικά Αναπαράσταση STRIPS! Αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων Αναζήτηση στο χώρο των πλάνων ιάφορες τεχνικές 12

13 Γενικά " Ως χώρο καταστάσεων έχουµε ορίσει το σύνολο όλων των καταστάσεων ενός προβλήµατος αναζήτησης. " Το πρόβληµα του σχεδιασµού ενεργειών µπορεί να θεωρηθεί ως ένα κλασσικό πρόβληµα αναζήτησης και να λυθεί µε τους γνωστούς αλγορίθµους αναζήτησης που έχουµε δει. " Για µικρά σχετικά προβλήµατα κάτι τέτοιο είναι εφικτό, ειδικά όταν υπάρχει καλή ευριστική συνάρτηση. Γιάννης Ρεφανίδης 25 Παράδειγµα " Οχώρος καταστάσεων για το πρόβληµα των τριών κύβων. " Μπορεί κανείς να ακολουθήσει δύο κατευθύνσεις για την επίλυση του προβλήµατος: " Από την αρχική κατάσταση προς τους στόχους (ορθή διάσχιση, progression). " Από τους στόχους προς την αρχική κατάσταση (ανάστροφη διάσχιση, regression). Α Α Α A Α Α A Α Α Α Α Α A Γιάννης Ρεφανίδης 26 13

14 Ανάστροφη διάσχιση (1/2) " Ηανάστροφη διάσχιση λειτουργεί ως εξής: " Προσπαθεί να βρει µία (ή περισσότερες) ενέργεια τα αποτελέσµατα της οποίας να είναι οι στόχοι. " Η ενέργεια αυτή θα είναι η τελευταία στο πλάνο που θα δηµιουργηθεί. " Στη συνέχεια θεωρεί ως νέους στόχους τις προϋποθέσεις αυτής της ενέργειας και προσπαθεί να βρεί νέες ενέργειες οι οποίες να επιτυγχάνουν τους νέους στόχους. " Η διαδικασία τερµατίζει όταν κάποια στιγµή οι προϋποθέσεις των νέων ενεργειών ικανοποιούνται από την αρχική κατάσταση του προβλήµατος. Γιάννης Ρεφανίδης 27 Παράδειγµα (1/3) " A Έστω για παράδειγµα η αρχική κατάσταση που φαίνεται στο σχήµα: " S = { lock(a), lock(), lock(), On(,Table), On(,), On(A,), lear(a) } " και έστω ότι στόχος να κατεβεί ο κύβος Β στο τραπέζι: " on(, Table) " Ο στόχος δεν είναι µια πλήρης περιγραφή κατάστασης, µιας και δεν αναφέρεται πού βρίσκονται οι υπόλοιποι κύβοι. " Ξεκινάµε ψάχνοντας µια ενέργεια που πετυχαίνει τον στόχο και έστω ότι επιλέγουµε τυχαία την move from to_table (είµαστε τυχεροί...). Γιάννης Ρεφανίδης 28 14

15 Παράδειγµα (2/3) " Ηενέργεια move from to_table πετυχαίνει το στόχο, αλλά θέτει ως νέους στόχους τις προϋποθέσεις της: " on(,), clear() " Για ευκολία στην περιγραφή δεν βάζουµε στους νέους στόχους τα "στατικά" γεγονότα block() και block(), µιας και αυτά είναι σίγουρο ότι θα "επαληθευτούν" από την αρχική κατάσταση. " Έστω ότι επιλέγουµε τυχαία πάλι την ενέργεια move_a_from to_table (και πάλι είµαστε τυχεροί...). " Η νέα ενέργεια αυτή πετυχαίνει τον στόχο clear(), όχι όµως τον στόχο on(,). " Ο στόχος on(,) µαζί µε τις προϋποθέσεις της νέας ενέργειας αποτελούν τους νέους στόχους: " on(,), on(a,), clear(a) Γιάννης Ρεφανίδης 29 Παράδειγµα (3/3) " Οι νέοι στόχοι υπάρχουν όλοι στην αρχική κατάσταση, έτσι το πρόβληµα έχει λυθεί και το πλάνο-λύση είναι το: " move_a_from to_table " move from to_table " Στο παράδειγµα επιλέξαµε σκόπιµα απευθείας τις "σωστές" ενέργειες. " Εάν επιλέγαµε άλλες, ενδεχοµένως να καταλήγαµε σε αδιέξοδο ή να βρίσκαµε λύσεις µε περισσότερα βήµατα. " Γενικά, η σειρά µε την οποία επιλέγονται οι ενέργειες καθορίζεται από τον αλγόριθµο αναζήτησης. " Μπορούν να εφαρµοστούν όλοι οι γνωστοί αλγόριθµοι αναζήτησης (δεν έχει σηµασία που διασχίζουµε το χώρο αναζήτησης "ανάστροφα"). " Σε περίπτωση χρήσης ευριστικού αλγορίθµου αναζήτησης, η χρήση µιας καλής ευριστικής συνάρτησης είναι πολύ χρήσιµη. Γιάννης Ρεφανίδης 30 15

16 Ανάστροφη διάσχιση (2/2) " Μπορούµε να ορίσουµε αυστηρά την ανάστροφη διάσχιση ως εξής: " Έστω Goals το τρέχον σύνολο των στόχων. " Η ενέργεια a που επιλέγεται σε κάθε βήµα πρέπει να πληρεί τις παρακάτω προϋποθέσεις: " Del(a) Goals= και Add(a) Goals " Το νέο σύνολο των στόχων G' ορίζεται ως εξής: " Goals' = Pre(a) Goals - Add(a) " Τα πλάνα που παράγει η ανάστροφη διάσχιση είναι γραµµικά, αφού υπάρχει πλήρης διάταξη µεταξύ των ενεργειών τους. " Η ανάστροφη διάσχιση είναι ιδιαιτέρως αποτελεσµατική, σε σχέση µε την ορθή διάσχιση, σε προβλήµατα µε λίγους στόχους, οι οποίοι µάλιστα δεν αποτελούν πλήρη περιγραφή κατάστασης. Γιάννης Ρεφανίδης 31 Σχεδιασµός Ενεργειών Γενικά Αναπαράσταση STRIPS Αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων! Αναζήτηση στο χώρο των πλάνων ιάφορες τεχνικές 16

17 Γενικά (1/2) " Οσχεδιασµός στο χώρο των πλάνων είναι επέκταση της ανάστροφης διάσχισης, µε δύο βελτιώσεις: " Οι ενέργειες ενός πλάνου (ηµιτελούς ή ακόµη και ολοκληρωµένου) δεν είναι πλήρως διατεταγµένες µεταξύ τους. " Ειδικότερα, οι ενέργεις που εισέρχονται σε ένα πλάνο δεν µπαίνουν πάντα σε συγκεκριµένη θέση σε αυτό (π.χ. στην αρχή του όσον αφορά την ανάστροφη διάσχιση), αλλά µπορούν να αφεθούν χωρίς πλήρη διάταξη. " Οι ενέργειες ενός ηµιτελούς πλάνου δεν είναι πλήρως καθορισµένες, αλλά µπορεί να περιέχουν παραµέτρους που δεν έχουν πάρει (δεσµευτεί σε) συγκεκριµένες τιµές. " Ωστόσο στα ολοκληρωµένα πλάνα όλες οι παράµετροι που εµφανίζονται στις ενέργειες πρέπει να έχουν πάρει τιµές. Γιάννης Ρεφανίδης 33 Γενικά (2/2) " Ονοµάζεται "σχεδιασµός στο χώρο των πλάνων" επειδή κατά την αναζήτηση έχουµε µερικώς ορισµένα πλάνα, τα οποία δεν αντιστοιχούν σε συγκεκριµένες καταστάσεις. " Το µέτωπο αναζήτησης και το κλειστό σύνολο δεν περιέχουν καταστάσεις, αλλά ηµιτελή πλάνα. " Η αρχική κατάσταση της αναζήτησης είναι ένα κενό πλάνο. " Λύση αποτελεί η εύρεση ενός πλάνου του οποίου οι ενέργειες είναι συγκεκριµένες και για τις οποίες υπάρχει µια τουλάχιστον έγκυρη και πλήρης διάταξή τους στο χρόνο. Γιάννης Ρεφανίδης 34 17

18 Αρχή της Ελάχιστης έσµευσης " Οσχεδιασµός στο χώρο των πλάνων χαρακτηρίζεται από την αρχή της ελάχιστης δέσµευσης (least commitment principle), σύµφωνα µε την οποία: " Οι ενέργειες δεν τοποθετούνται σε συγκεκριµένες θέσεις στο χρόνο και οι παράµετροί τους δε δεσµεύονται σε συγκεκριµένες τιµές αντικειµένων, εφόσον δε συντρέχει λόγος για κάτι τέτοιο. " Η εφαρµογή της παραπάνω αρχής έχει ως αποτέλεσµα πολύ µικρότερους χώρους αναζήτησης και άρα πιο αποτελεσµατική επίλυση των προβληµάτων σχεδιασµού. " Το µειονέκτηµα της υιοθέτησης της παραπάνω αρχής είναι ότι τα µερικώς ορισµένα πλάνα δεν αντιστοιχούν σε συγκεκριµένες καταστάσεις, µε αποτέλεσµα να είναι δυσκολότερη η κατασκευή ευριστικών συναρτήσεων, µιας και οι περισσότερες από αυτές βασίζονται στον υπολογισµό αποστάσεων µεταξύ καταστάσεων. Γιάννης Ρεφανίδης 35 Αναπαράσταση Μη-Γραµµικών Πλάνων " Ένα µη-γραµµικό πλάνο µε συγκεκριµένες ενέργειες (όπου δηλαδή όλες οι παράµετροι έχουν πάρει τιµές) ορίζεται ως µια τριάδα, (A,O,L), όπου: " A είναι ένα σύνολο ενεργειών " O είναι ένα σύνολο περιορισµών διάταξης (ordering constraints) " L ένα σύνολο αιτιολογικών συνδέσµων (causal links) " Για παράδειγµα, εάν A={a 1, a 2, a 3 }, τότε ένα πιθανό σύνολο περιορισµών διάταξης θα ήταν το O={a 1 <a 3, a 2 <a 3 }. " Το παραπάνω σύνολο περιορισµών διάταξης είναι συµβατό µε τις πλήρεις διατάξεις a 1 <a 2 <a 3 αλλά και a 2 <a 1 <a 3. Γιάννης Ρεφανίδης 36 18

19 Αιτιολογικοί Σύνδεσµοι (1/2) " Ένας µη-γραµµικός σχεδιαστής πρέπει να διατηρεί πληροφορίες σχετικά µε τους λόγους για τους οποίους µια ενέργεια εισήλθε στο πλάνο. Αυτό επιτυγχάνεται µε τους αιτιολογικούς συνδέσµους. " Ένας αιτιολογικός σύνδεσµος είναι µια δοµή µε τρία πεδία: δύο δείκτες σε ενέργειες του πλάνου, έστω a p και a c, και ένα γεγονός p. " Το γεγονός p ανήκει τόσο στη λίστα προσθήκης της ενέργειας a p, όσο και στη λίστα προϋποθέσεων της ενέργειας a c. p " Ένας αιτιολογικός σύνδεσµος συµβολίζεται ως a. p ac " Η ενέργεια a p ονοµάζεται παραγωγός (producer) του συνδέσµου, ενώ η ενέργεια a c ονοµάζεται καταναλωτής (consumer) του συνδέσµου. " Το L είναι το σύνολο όλων των αιτιολογικών συνδέσµων ενός πλάνου. Γιάννης Ρεφανίδης 37 Αιτιολογικοί Σύνδεσµοι (2/2) " Ένας αιτιολογικός σύνδεσµος δηλώνει ότι κατά το χρονικό διάστηµα µεταξύ της εκτέλεσης της ενέργειας a p και της ενέργειας a c, το γεγονός p αληθεύει συνεχώς. " Για κάθε αιτιολογικό σύνδεσµο της µορφής του συνόλου L, ο περιορισµός διάταξης a p <a c εισάγεται στο σύνολο O. " ιαγραµµατική αναπαράσταση αιτιολογικού σύνδεσµου: a p a c + p p Γιάννης Ρεφανίδης 38 19

20 Απειλές (1/2) " Έστω ένας αιτιολογικός σύνδεσµος και µια τρίτη ενέργεια a t A. Λέµε ότι η ενέργεια a t αποτελεί απειλή (threat) για τον αιτιολογικό σύνδεσµο p a, εάν: p ac " το σύνολο O {a p <a t <a c } είναι συνεπές, και " p Del(a t ) " Μια απειλή αντιµετωπίζεται µε δύο τρόπους: " προβιβασµό (promotion): Η ενέργεια a t τοποθετείται πριν την a p. " υποβιβασµό (demotion): Η ενέργεια a t τοποθετείται µετά την a c. Γιάννης Ρεφανίδης 39 Απειλές (2/2) " Υποβιβασµός " Απειλή a p a c a t ap + p p ac + p p -p at " Προβιβασµός -p a t a p a c -p + p p Γιάννης Ρεφανίδης 40 20

21 Πλήρη πλάνα " Ένα µη-γραµµικό πλάνο λέγεται πλήρες (complete), όταν: " Κάθε ενέργεια που εµφανίζεται είτε σε κάποιο αιτιολογικό σύνδεσµο του συνόλου L ή σε κάποιον περιορισµό διάταξης του συνόλου O, αναφέρεται επίσης στο σύνολο των ενεργειών A. " Για κάθε ενέργεια a A και για κάθε προϋπόθεση p Pre(a), υπάρχει ένας αιτιολογικός σύνδεσµος της µορφής p b a στο σύνολο L, όπου b A. p " Αν το πλάνο περιέχει έναν αιτιολογικό σύνδεσµο b a και µια ενέργεια c που την απειλεί, στο σύνολο O υπάρχει είτε η διάταξη c<b ή η a<c. Γιάννης Ρεφανίδης 41 Τοπολογική διάταξη " Μία τοπολογική διάταξη (topological sort) ενός µη-γραµµικού πλάνου είναι µία γραµµική ακολουθία των ενεργειών του, τέτοια ώστε: " p Για κάθε αιτιολογικό σύνδεσµο b a, η ενέργεια b προηγείται της ενέργειας a. " Για κάθε περιορισµό διάταξηςb<a του συνόλου O, η ενέργεια b προηγείται της a. Γιάννης Ρεφανίδης 42 21

22 Παράδειγµα (1/3) Α A Αρχική κατάσταση Τελική κατάσταση " 1ο βήµα START on(c,a) clear(b) clear(c) on(a,table) on(b,table) move--from-table-to- clear(b) clear(c) on(b,table) -clear(c) - on(b,table) + on(b,c) END on(b,c) on(a,b) Γιάννης Ρεφανίδης 43 Παράδειγµα (2/3) " 3ο βήµα Α A Αρχική κατάσταση Τελική κατάσταση START on(c,a), clear(b) clear(c) on(a,table) on(b,table) move--from-table-to- clear(b) clear(c) on(b,table) - clear(c) - on(b,table) + on(b,c) END on(b,c) on(a,b) move-α-from-table-to-β clear(b) - on(a, table) clear(α) - clear(b) on(α table) + on(a, b) Γιάννης Ρεφανίδης 44 22

23 Παράδειγµα (3/3) " Τελικό πλάνο Α A Αρχική κατάσταση Τελική κατάσταση START on(c,a) clear(c) on(a,table) clear(b) on(b,table) move--from-a-table on(c,a) -on(c,a) clear(c) + clear(a) + on(c,table) move-α-from-table-to-β clear(a) clear(b) on(a,table) - clear(b) - on(a,table) + on(a,b) END on(a,b) on(b,c) move--from-table-to- clear(c) clear(b) on(b,table) -clear(c) -on(b,table) +on(b,c) Γιάννης Ρεφανίδης 45 Μη-Συγκεκριµένες Ενέργειες (1/4) " Στο προηγούµενο παράδειγµα οι ενέργειες που εισήλθαν στο πλάνο ήταν εξαρχής συγκεκριµένες, δηλ. όλες οι παράµετροί τους είχαν πάρει τιµές. " Μπορούµε ωστόσο να εισάγουµε ενέργειες σε ένα πλάνο, χωρίς να δίνουµε εξαρχής τιµές σε όλες τις παραµέτρους τους. " Αυτό έχει ως αποτέλεσµα την περαιτέρω µείωση του χώρου αναζήτησης. Γιάννης Ρεφανίδης 46 23

24 Μη-Συγκεκριµένες Ενέργειες (2/4) " Για παράδειγµα, έστω η αρχική κατάσταση του διπλανού σχήµατος: " { lock(a), lock(), lock(), On(,Table), On(,), On(A,), lear(a) } " και έστω ο µοναδικός στόχος: " on(,table) " Οι συγκεκριµένες ενέργειες που πετυχαίνουν τον στόχο είναι οι: " move_to_table(,): " move_to_table(,a): " Από την άλλη, υπάρχει µόνο µία µη-συγκεκριµένη ενέργεια που πετυχαίνει το στόχο: " move_to_table(,x): Γιάννης Ρεφανίδης 47 A Μη-Συγκεκριµένες Ενέργειες (3/4) " Ηενέργεια move_to_table(,x) έχει ως προϋπoθέσεις τα γεγονότα: " { On(,x), clear() } " Επιλέγοντας στη συνέχεια την ενέργεια move_to_table(y,): " Αποτελέσµατα: { On(y, Table), lear() } " Προϋποθέσεις: { On(y, ), lear(y) } " Οι νέοι στόχοι που µένει να επιτευχθούν είναι οι: " { On(,x), On(y, ), lear(y) } " Οι νέοι αυτοί στόχοι ικανοποιούνται όµως από την αρχική κατάσταση, εφόσον θέσουµε x= και y=a. " Άρα η λύση στο πρόβληµα είναι το πλάνο: " move_to_table(a,), move_to_table(,) Γιάννης Ρεφανίδης 48 24

25 Μη-Συγκεκριµένες Ενέργειες (4/4) " Εάν δεν είχαµε χρησιµοποιήσει µη-συγκεκριµένες ενέργειες, θα έπρεπε, στη χειρότερη περίπτωση, να ελέγξουµε όλους τους συνδυασµούς συγκεκριµένων ενεργειών, µέχρι να βρούµε ένα πλάνο λύση. " Στην περίπτωση µη-συγκεκριµένων ενεργειών, ενδέχεται να δηµιουργηθούν "απειλές" (threats) και από παραµέτρους ενεργειών που δεν έχουν πάρει τιµή. " Τέτοιες απειλές µπορούν να αντιµετωπιστούν, πέρα από τις τεχνικές του προβιβασµού και του υποβιβασµού, και µε τον περιορισµό των τιµών που µπορούν να πάρουν οι παράµετροι αυτοί. Γιάννης Ρεφανίδης 49 Σχεδιασµός Ενεργειών Γενικά Αναπαράσταση STRIPS Αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων Αναζήτηση στο χώρο των πλάνων! ιάφορες τεχνικές 25

26 Σχεδιασµός στο χρόνο (1/2) " Μέχρι τώρα αγνοήσαµε το γεγονός ότι οι ενέργειες µπορεί να έχουν διάρκεια. " Μπορούµε να προσαρµόσουµε το µη-γραµµικό σχεδιασµό για ενέργειες µε διάρκεια ως εξής: " Σε κάθε ενέργεια διάρκειας d αντιστοιχούµε ένα χρονικό παράθυρο [EST, LST], µέσα στο οποίο η ενέργεια πρέπει να ξεκινήσει την εκτέλεσή της. [EST, LST] " EST=Earliest Start Time " LST=Latest Start Time Ενέργεια Προϋποθέσεις ιάρκεια: D Αποτελέσµατα Γιάννης Ρεφανίδης 51 Σχεδιασµός στο χρόνο (2/2) " Για δύο ενέργειες a και b, τέτοιες ώστε η ενέργεια a να πρέπει να εκτελεστεί πριν από την ενέργεια b, οι τιµές EST και LST ανανεώνονται σύµφωνα µε τους τύπους: " EST(b) = max( EST(b), EST(a) + DUR(a) ) " LST(a) = min( LST(a), LST(b) - DUR(a) ) " Επιπλέον, σε κάθε βήµα πρέπει να τηρούνται οι εξής περιορισµοί: " EST(a) + DUR(a) EST(b) " LST(a) + DUR(a) LST(b) " Ο αλγόριθµος παραγωγής µη-γραµµικών πλάνων αρχικοποιείται θέτοντας την πρώτη ενέργεια του πλάνου να ξεκινήσει να εκτελείται στο διάστηµα [0, t max -d], όπου t max ο χρόνος κατά τον οποίο απαιτούµε να έχει ολοκληρωθεί η εκτέλεση του πλάνου. Γιάννης Ρεφανίδης 52 26

27 Ιεραρχικός Σχεδιασµός (1/3) " Στον ιεραρχικό σχεδιασµό υπάρχουν ενέργειες σε διάφορα επίπεδα λεπτοµέρειας. " Κάθε ενέργεια έχει τις προϋποθέσεις της και τα αποτελέσµατά της. " Οι ενέργειες των ανωτέρων (γενικότερων) επιπέδων έχουν γενικότερες προϋποθέσεις και αποτελέσµατα. " Όλες οι ενέργειες, εκτός από αυτές των κατώτερων επιπέδων, συνοδεύονται και από έναν ή περισσότερους τρόπους ανάλυσής τους σε λεπτοµερέστερες ενέργειες. " Ένας ιεραρχικός σχεδιαστής κατασκευάζει πλάνα χρησιµοποιώντας πρώτα γενικές ενέργειες, τις οποίες προοδευτικά αντικαθιστά µε ειδικότερες ενέργειες, µέχρι να βρει ένα πλάνο που να αποτελείται από άµεσα εκτελέσιµες ενέργειες και να επιτυγχάνει τους στόχους. Γιάννης Ρεφανίδης 53 Ιεραρχικός Σχεδιασµός (2/3) " Στην απλούστερη περίπτωση ένας ιεραρχικός σχεδιαστής κατασκευάζει ολοκληρωµένα πλάνα στα διάφορα επίπεδα λεπτοµέρειας, ξεκινώντας πρώτα από τα γενικότερα επίπεδα. " Η κατασκευή ενός πλάνου σε ένα γενικό επίπεδο πραγµατοποιείται µε τις γνωστές τεχνικές σχεδιασµού ενεργειών. " Κάθε πλάνο ενός επιπέδου χρησιµεύει ως "σκελετός" για την δηµιουργία ενός πλάνου στο αµέσως ειδικότερο επίπεδο. " Στην περίπτωση που η κατασκευή πλάνου-λύσης σε κάποιο επίπεδο αποτύχει, γίνεται αναθέωρηση του αµέσως γενικότερου πλάνου. Γιάννης Ρεφανίδης 54 27

28 Ιεραρχικός Σχεδιασµός (3/3) " Οιεραρχικός σχεδιασµός επιταχύνει συνήθως κατά πολύ τη διαδικασία σχεδιασµού. " Στην καλύτερη περίπτωση (εφόσον δεν προκύψει αποτυχία δηµιουργίας πλάνου σε κανένα επίπεδο) η πολυπλοκότητά του τείνει να γίνει γραµµική ως προς το µέγεθος των πλάνων. " Στη χειρότερη όµως περίπτωση (π.χ. όταν το πρόβληµα δεν έχει λύση) έχουµε εκθετική πολυπλοκότητα. Γιάννης Ρεφανίδης 55 Παράδειγµα (1/2) " Έστω ότι θέλουµε να δηµιουργήσουµε ένα πλάνο για τη µετακίνησή µας από το σπίτι µας στη Θεσσαλονίκη στο σπίτι µας στην Αθήνα. " Θέλουµε το πλάνο να είναι αρκετά λεπτοµερές, να περιλαµβάνει δηλαδή ενέργειες του στυλ: " πάρε ταξί από το σπίτι στη Θεσσαλονίκη µέχρι το αεροδρόµιο " κάνε check-in " επιβιβάσου στο αεροπλάνο " αποβιβάσου από το αεροπλάνο " πάρε τις βαλίτσες " πάρε λεωφορείο από το αεροδρόµιο µέχρι το Σύνταγµα " πάρε το µετρό Γιάννης Ρεφανίδης 56 28

29 Παράδειγµα (2/2) " Εάν προσπαθήσουµε να βρούµε το πλάνο χρησιµοποιώντας απευθείας τις εκτελέσιµες ενέργειες, θα καθυστερήσουµε πάρα πολύ λόγω του πολύ µεγάλου πλήθους αυτών των ενεργειών. " Καλύτερα είναι να φτιάξουµε πρώτα ένα γενικό πλάνο, από µηεκτελέσιµες ενέργειες, τις οποίες στη συνέχεια θα προσπαθήσουµε να αναλύσουµε. " Παραδείγµατα προοδευτικά ειδικότερων πλάνων είναι τα εξής: " Πήγαινε στην Αθήνα µε αεροπλάνο " Πήγαινε στο αεροδρόµιο, πέταξε για Αθήνα, πήγαινε στο σπίτι σου. " Ετοίµασε τις βαλίτσες, πάρε ταξί για αεροδρόµιο, κάνε check-in, περίµενε στην αίθουσα αναµονής, επιβιβάσου, αποβιβάσου, κλπ Γιάννης Ρεφανίδης 57 Εκτέλεση πλάνων (1/3) " Σε πολλά προβλήµατα απαιτείται η ταυτόχρονη παραγωγή και εκτέλεση των πλάνων. " π.χ. Πλοήγηση οχήµατος, ροµπότ κλπ. " Υπάρχουν πολλοί λόγοι για τους οποίους η εκτέλεση ενός πλάνου µπορεί να αποτύχει: " Σφάλµα στην εκτέλεση µιας ενέργειας " π.χ. Το ροµπότ προσπαθεί να πιάσει ένα ποτήρι και δεν τα καταφέρνει. " Σφάλµα στην αντίληψή µας για τον κόσµο " π.χ. Κατά την παραγωγή ενός πλάνου θεωρήθηκε ότι µια πόρτα ήταν ανοικτή, ενώ τελικά αυτή είναι κλειδωµένη. " Προσθήκη νέων στόχων " π.χ. κατά την εκτέλεση ενός πλάνου για την επίτευξη ενός στόχου Α ζητείται επιπλέον η επίτευξη και ενός δεύτερου στόχου Β. Γιάννης Ρεφανίδης 58 29

30 Εκτέλεση πλάνων (2/3) " Ένα σύστηµα που υλοποιεί ταυτόχρονη παραγωγή και εκτέλεση πλάνων έχει την παρακάτω δοµή: Σχεδιαστής ηµιουργία Πλάνου Αναπαράσταση του Κόσµου Πλάνο Νέα δεδοµένα Οργανα Εκτέλεσης Αισθητήρια Οργανα Πραγµατικός Κόσµος Γιάννης Ρεφανίδης 59 Εκτέλεση πλάνων (3/3) " Οι καταστάσεις όπου η εσωτερική αναπαράσταση του κόσµου δεν συµφωνεί µε αυτή που το σύστηµα δέχεται από τα αισθητήρια όργανα αντιµετωπίζονται µε τρεις τρόπους: " ηµιουργία νέου πλάνου από την αρχή µε τα νέα πλέον δεδοµένα. " Εκτέλεση ενός εναλλακτικού πλάνου που είναι εφαρµόσιµο ή του αρχικού πλάνου από διαφορετικό σηµείο του. " Τροποποίηση του αρχικού πλάνου ώστε να προσαρµοστεί στα νέα δεδοµένα. " Στην χειρότερη περίπτωση όλες οι παραπάνω περιπτώσεις είναι το ίδιο πολύπλοκες όσο η δηµιουργία ενός νέου πλάνου εξαρχής. Γιάννης Ρεφανίδης 60 30

31 Η κατάσταση σήµερα " Στις µέρες µας ο χώρος του σχεδιασµού ενεργειών είναι από τους πιο ενεργούς ερευνητικούς τοµείς στο χώρο της Τεχνητής Νοηµοσύνης. " Οι περισσότερες υλοποιήσεις συστηµάτων σχεδιασµού ενεργειών γίνονται σε πανεπιστηµιακό επίπεδο, κυρίως στην Αµερική, αλλά και στην Ευρώπη. " " " Οι εµπορικές εφαρµογές περιλαµβάνουν κυρίως προγράµµατα διαχείρισης εργασιών (task schedulers), πολλά από τα οποία δεν έχουν δυνατότητα προγραµµατισµού. " Microsoft Project " Primavera ( " Sage ( Γιάννης Ρεφανίδης 61 31

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 15 Βασικές Αρχές και Τεχνικές Σχεδιασµού

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 15 Βασικές Αρχές και Τεχνικές Σχεδιασµού ΚΕΦΑΛΑΙΟ 15 Βασικές Αρχές και Τεχνικές Σχεδιασµού Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Σακελλαρίου Σχεδιασµός Ενεργειών (Planning) Προβλήµατα σχεδιασµού

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός Ενεργειών

Σχεδιασµός Ενεργειών Σχεδιασµός Ενεργειών! Σχεδιασµός είναι η εύρεση µιας ακολουθίας ενεργειών, οι οποίες αν εφαρµοσθούν σε µια δεδοµένη αρχική κατάσταση, προκαλούν την επίτευξη προκαθορισµένων στόχων. # Μεταφορά φορτίων #

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός ενεργειών

Σχεδιασµός ενεργειών Σχεδιασµός ενεργειών Μέρος 1: ιάρθρωση (1/2)! Περιγραφή προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών " Λογισµός καταστάσεων " Το µοντέλο STRIPS " Η γλώσσα PDDL! Επίλυση συµβολικών προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός Ενεργειών

Σχεδιασµός Ενεργειών Σχεδιασµός Ενεργειών Σχεδιασµός είναι η εύρεση µιας ακολουθίας ενεργειών, οι οποίες αν εφαρµοσθούν σε µια δεδοµένη αρχική κατάσταση, προκαλούν την επίτευξη προκαθορισµένων στόχων. Μεταφορά φορτίων Πλοήγηση

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις 25 Ιουνίου 2003 ιάρκεια: 2 ώρες α) Σε ποια περίπτωση

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασμός & Χρονοπρογραμματισμός Ενεργειών

Σχεδιασμός & Χρονοπρογραμματισμός Ενεργειών Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Τμήμα Πληροφορικής Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Σχεδιασμός & Χρονοπρογραμματισμός Ενεργειών Χειμερινό Εξάμηνο 2006-2007 Κεφάλαιο 2 Αναπαράσταση Προβλημάτων Σχεδιασμού

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις 17 Φεβρουαρίου 2004 ιάρκεια: 2 ώρες (15:00-17:00)

Διαβάστε περισσότερα

Εξελιγµένες Τεχνικές Σχεδιασµού

Εξελιγµένες Τεχνικές Σχεδιασµού Κεφάλαιο 16 Εξελιγµένες Τεχνικές Σχεδιασµού Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Σακελλαρίου Σχεδιασµός Βασισµένος σε Γράφους Γράφος σχεδιασµού (1/2) Ο

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός. Planning. Το πρόβληµα τουσχεδιασµού

Σχεδιασµός. Planning. Το πρόβληµα τουσχεδιασµού Σχεδιασµός Planning Το πρόβληµα τουσχεδιασµού Κλασσικός σχεδιασµός: Πλήρως παρατηρήσιµα, αιτιοκρατικά, πεπερασµένα, στατικά και διακριτά περιβάλλοντα. Ευρετική συνάρτηση Αποσυνθέσιµα προβλήµατα Σχεδόν

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός και δράση στον πραγµατικό κόσµο

Σχεδιασµός και δράση στον πραγµατικό κόσµο Σχεδιασµός και δράση στον πραγµατικό κόσµο Planning and Acting in the Real World Ενέργειες µε διάρκεια Init(Σασί(C 1 ) Σασί(C 2 ) Μηχανή(E 1, C 1, 30) Μηχανή(E 2, C 2, 60) Τροχοί(W 1, C 1, 30) Τροχοί(W

Διαβάστε περισσότερα

Προγραµµατισµός Ι (ΗΥ120)

Προγραµµατισµός Ι (ΗΥ120) Προγραµµατισµός Ι (ΗΥ120) Διάλεξη 15: Διασυνδεµένες Δοµές - Λίστες Δοµές δεδοµένων! Ένα τυπικό πρόγραµµα επεξεργάζεται δεδοµένα Πώς θα τα διατάξουµε? 2 Τι λειτουργίες θέλουµε να εκτελέσουµε? Πώς θα υλοποιήσουµε

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις 24 Ιουνίου 2004

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις 24 Ιουνίου 2004 ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙ ΜΑΚΕ ΝΙΑΣ ΙΚΝΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΦΡΙΚΗΣ ΤΕΝΗΤΗ ΝΗΜΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις 24 Ιουνίου 2004 ιάρκεια: 3 ώρες α) Αναφέρετε τη σειρά µε την

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις 20 Ιανουαρίου 2005 ιάρκεια: 3 ώρες (15:00-18:00)

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα Ν. Μ. Μισυρλής Τµήµα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών, Πανεπιστήµιο Αθηνών Καθηγητής: Ν. Μ. Μισυρλής () Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα 15 Ιουνίου 2009 1 / 26 Εισαγωγή Η ϑεωρία

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση προβληµάτων. Αλγόριθµοι Αναζήτησης

Επίλυση προβληµάτων. Αλγόριθµοι Αναζήτησης Επίλυση προβληµάτων! Περιγραφή προβληµάτων Αλγόριθµοι αναζήτησης Αλγόριθµοι τυφλής αναζήτησης Αλγόριθµοι ευρετικής αναζήτησης Παιχνίδια δύο αντιπάλων Προβλήµατα ικανοποίησης περιορισµών Γενικά " Τεχνητή

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 17. Μελέτη Περιπτώσεων Συστηµάτων Σχεδιασµού. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση

Κεφάλαιο 17. Μελέτη Περιπτώσεων Συστηµάτων Σχεδιασµού. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Κεφάλαιο 17 Μελέτη Περιπτώσεων Συστηµάτων Σχεδιασµού Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Σακελλαρίου Γραµµικά Πλάνα µε Ανάστροφη ιάσχιση STRIPS (1/2)

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση προβληµάτων. Περιγραφή προβληµάτων Αλγόριθµοι αναζήτησης Αλγόριθµοι τυφλής αναζήτησης Αλγόριθµοι ευρετικής αναζήτησης

Επίλυση προβληµάτων. Περιγραφή προβληµάτων Αλγόριθµοι αναζήτησης Αλγόριθµοι τυφλής αναζήτησης Αλγόριθµοι ευρετικής αναζήτησης Επίλυση προβληµάτων Περιγραφή προβληµάτων Αλγόριθµοι αναζήτησης Αλγόριθµοι τυφλής αναζήτησης Αλγόριθµοι ευρετικής αναζήτησης! Παιχνίδια δύο αντιπάλων Προβλήµατα ικανοποίησης περιορισµών Γενικά " Ντετερµινιστικά

Διαβάστε περισσότερα

Οι βασικές λειτουργίες (ή πράξεις) που γίνονται σε μια δομή δεδομένων είναι:

Οι βασικές λειτουργίες (ή πράξεις) που γίνονται σε μια δομή δεδομένων είναι: ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Μια δομή δεδομένων στην πληροφορική, συχνά αναπαριστά οντότητες του φυσικού κόσμου στον υπολογιστή. Για την αναπαράσταση αυτή, δημιουργούμε πρώτα ένα αφηρημένο μοντέλο στο οποίο προσδιορίζονται

Διαβάστε περισσότερα

Αναπαράσταση Γνώσης και Συλλογιστικές

Αναπαράσταση Γνώσης και Συλλογιστικές ναπαράσταση Γνώσης και Συλλογιστικές! Γενικά Προτασιακή λογική Λογική πρώτης τάξης Λογικός προγραµµατισµός Επεκτάσεις της Λογικής Πρώτης Τάξης Συστήµατα Κανόνων Επίλογος ναπαράσταση γνώσης " ναπαράσταση

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις Τρίτη 23 Ιανουαρίου 2007 ιάρκεια: 12:00-15:00 Κωδικοποιείστε

Διαβάστε περισσότερα

Το εσωτερικό ενός Σ Β

Το εσωτερικό ενός Σ Β Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήµατος Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασµός) Προγραµµατισµός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL) ηµιουργία/κατασκευή Εισαγωγή εδοµένων

Διαβάστε περισσότερα

Περιγραφή Προβλημάτων

Περιγραφή Προβλημάτων Τεχνητή Νοημοσύνη 02 Περιγραφή Προβλημάτων Φώτης Κόκκορας Τμ.Τεχν/γίας Πληροφορικής & Τηλ/νιών - ΤΕΙ Λάρισας Παραδείγματα Προβλημάτων κύβοι (blocks) Τρεις κύβοι βρίσκονται σε τυχαία διάταξη πάνω στο τραπέζι

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση συµβολικών προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών

Επίλυση συµβολικών προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών Επίλυση συµβολικών προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών Αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων Αναζήτηση στο χώρο των πλάνων! Γράφοι σχεδιασµού Προτασιακή λογική Γράφοι σχεδιασµού (1/2) " Ένας γράφος σχεδιασµού

Διαβάστε περισσότερα

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη 2006. Ε ανάληψη. δοµή δεδοµένων για κατασκευή ευρετικών συναρτήσεων Ο αλγόριθµος GraphPlan

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη 2006. Ε ανάληψη. δοµή δεδοµένων για κατασκευή ευρετικών συναρτήσεων Ο αλγόριθµος GraphPlan ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη Σχεδιασµός και ράση στον Πραγµατικό Κόσµο Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υ ολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης Ε ανάληψη Γραφήµατα σχεδιασµού δοµή δεδοµένων για κατασκευή

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις Παρασκευή 28 Σεπτεµβρίου 2007 ιάρκεια: 13:00-16:00

Διαβάστε περισσότερα

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη Σχεδιασµός και ράση στον Πραγµατικό Κόσµο Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υ ολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης Ε ανάληψη Γραφήµατα σχεδιασµού δοµή δεδοµένων για κατασκευή

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. Δοµές Δεδοµένων

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. Δοµές Δεδοµένων ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ: ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ AM: Δοµές Δεδοµένων Εξεταστική Ιανουαρίου 2014 Διδάσκων : Ευάγγελος Μαρκάκης 20.01.2014 ΥΠΟΓΡΑΦΗ ΕΠΟΠΤΗ: Διάρκεια εξέτασης : 2 ώρες και

Διαβάστε περισσότερα

Σχήµα 3.1: Εισαγωγή shift register σε βρόγχο for-loop.

Σχήµα 3.1: Εισαγωγή shift register σε βρόγχο for-loop. Η δοµή «Shift register» 1. Η δοµή «Shift register» εισάγεται στο βρόγχο for-loop αλλά και σε άλλους βρόγχους που θα δούµε στη συνέχεια, όπως ο βρόγχος «While loop». Ο τρόπος εισαγωγής και λειτουργίας της

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΜΣ «ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ & ΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ 2006-2007 2η Σειρά Ασκήσεων ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΜΣ «ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ & ΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ 2006-2007 2η Σειρά Ασκήσεων ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΜΣ «ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΤΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ & ΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ 2006-2007 2η Σειρά Ασκήσεων ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ 1. ίνεται το γνωστό πρόβληµα των δύο δοχείων: «Υπάρχουν δύο δοχεία

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση Προβλημάτων 1

Επίλυση Προβλημάτων 1 Επίλυση Προβλημάτων 1 Επίλυση Προβλημάτων Περιγραφή Προβλημάτων Αλγόριθμοι αναζήτησης Αλγόριθμοι τυφλής αναζήτησης Αναζήτηση πρώτα σε βάθος Αναζήτηση πρώτα σε πλάτος (ΒFS) Αλγόριθμοι ευρετικής αναζήτησης

Διαβάστε περισσότερα

min f(x) x R n b j - g j (x) = s j - b j = 0 g j (x) + s j = 0 - b j ) min L(x, s, λ) x R n λ, s R m L x i = 1, 2,, n (1) m L(x, s, λ) = f(x) +

min f(x) x R n b j - g j (x) = s j - b j = 0 g j (x) + s j = 0 - b j ) min L(x, s, λ) x R n λ, s R m L x i = 1, 2,, n (1) m L(x, s, λ) = f(x) + KΕΦΑΛΑΙΟ 4 Κλασσικές Μέθοδοι Βελτιστοποίησης Με Περιορισµούς Ανισότητες 4. ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΜΕ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΟΥΣ ΑΝΙΣΟΤΗΤΕΣ Ζητούνται οι τιµές των µεταβλητών απόφασης που ελαχιστοποιούν την αντικειµενική συνάρτηση

Διαβάστε περισσότερα

Περιεχόμενα Ορισμός και λειτουργία των μηχανών Turing Θεωρία Υπολογισμού Ενότητα 20: Μηχανές Turing: Σύνθεση και Υπολογισμοί Επ. Καθ. Π. Κατσαρός Τμήμ

Περιεχόμενα Ορισμός και λειτουργία των μηχανών Turing Θεωρία Υπολογισμού Ενότητα 20: Μηχανές Turing: Σύνθεση και Υπολογισμοί Επ. Καθ. Π. Κατσαρός Τμήμ Θεωρία Υπολογισμού Ενότητα 20: Μηχανές Turing: Σύνθεση και Υπολογισμοί Τμήμα Πληροφορικής Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό,

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 10 ο Υποπρογράµµατα

Κεφάλαιο 10 ο Υποπρογράµµατα Κεφάλαιο 10 ο Υποπρογράµµατα Ανάπτυξη Εφαρµογών σε Προγραµµατιστικό Περιβάλλον Η αντιµετώπιση των σύνθετων προβληµάτων και η ανάπτυξη των αντίστοιχων προγραµµάτων µπορεί να γίνει µε την ιεραρχική σχεδίαση,

Διαβάστε περισσότερα

Επιλογή και επανάληψη. Λογική έκφραση ή συνθήκη

Επιλογή και επανάληψη. Λογική έκφραση ή συνθήκη Επιλογή και επανάληψη Η ύλη που αναπτύσσεται σε αυτό το κεφάλαιο είναι συναφής µε την ύλη που αναπτύσσεται στο 2 ο κεφάλαιο. Όπου υπάρχουν διαφορές αναφέρονται ρητά. Προσέξτε ιδιαίτερα, πάντως, ότι στο

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Επεξεργασία Ερωτήσεων Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή ΣΔΒΔ Σύνολο από προγράµµατα για τη διαχείριση της ΒΔ Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος ΒΑΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Αρχεία δεδοµένων συστήµατος Σύστηµα Βάσεων Δεδοµένων (ΣΒΔ)

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις 20 Σεπτεµβρίου 2004 ιάρκεια: 3 ώρες (15:00-18:00)

Διαβάστε περισσότερα

διεύθυνση πρώτου στοιχείου διεύθυνση i-οστού στοιχείου T t[n]; &t[0] είναι t &t[i] είναι t + i*sizeof(t)

διεύθυνση πρώτου στοιχείου διεύθυνση i-οστού στοιχείου T t[n]; &t[0] είναι t &t[i] είναι t + i*sizeof(t) Προγραµµατισµός Ι (ΗΥ120) ιάλεξη 18: ιασυνδεµένες οµές - Λίστες ιασυνδεδεµένες δοµές δεδοµένων Η µνήµη ενός πίνακα δεσµεύεται συνεχόµενα. Η πρόσβαση στο i-οστό στοιχείο είναι άµεσηκαθώς η διεύθυνση του

Διαβάστε περισσότερα

Θεωρήστε ένα puzzle (παιχνίδι σπαζοκεφαλιάς) με την ακόλουθη αρχική διαμόρφωση : b b b w w w e

Θεωρήστε ένα puzzle (παιχνίδι σπαζοκεφαλιάς) με την ακόλουθη αρχική διαμόρφωση : b b b w w w e Άσκηση 1 Θεωρήστε ένα puzzle (παιχνίδι σπαζοκεφαλιάς) με την ακόλουθη αρχική διαμόρφωση : b b b w w w e Υπάρχουν τρία μαύρα τετραγωνάκια (b), τρία άσπρα (w) και ένα κενό (e). Η σπαζοκεφαλιά έχει τις ακόλουθες

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΘΕΜΑ ο 2.5 µονάδες ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 2 Σεπτεµβρίου 2005 5:00-8:00 Σχεδιάστε έναν αισθητήρα ercetro

Διαβάστε περισσότερα

ΙΚΑΝΟΠΟΙΗΣΗ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΩΝ

ΙΚΑΝΟΠΟΙΗΣΗ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΩΝ ΙΚΑΝΟΠΟΙΗΣΗ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΩΝ (ΜΕ ΒΑΣΗ ΤΟ ΚΕΦ. 6 ΤΟΥ ΒΙΒΛΙΟΥ «ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ» ΤΩΝ ΒΛΑΧΑΒΑ, ΚΕΦΑΛΑ, ΒΑΣΙΛΕΙΑ Η, ΚΟΚΚΟΡΑ & ΣΑΚΕΛΛΑΡΙΟΥ) Ι. ΧΑΤΖΗΛΥΓΕΡΟΥ ΗΣ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΙΚΑΝΟΠΟΙΗΣΗΣ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΩΝ Είναι γνωστές µερικές

Διαβάστε περισσότερα

if(συνθήκη) {... // οµάδα εντολών } C: Από τη Θεωρία στην Εφαρµογή 5 ο Κεφάλαιο

if(συνθήκη) {... // οµάδα εντολών } C: Από τη Θεωρία στην Εφαρµογή 5 ο Κεφάλαιο C: Από τη Θεωρία στην Εφαρµογή Κεφάλαιο 5 ο Έλεγχος Προγράµµατος Γ. Σ. Τσελίκης Ν. Δ. Τσελίκας Η εντολή if (Ι) Η εντολή if είναι µία από τις βασικότερες δοµές ελέγχου ροής στη C, αλλά και στις περισσότερες

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

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

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

Οι δυναμικές δομές δεδομένων στην ΑΕΠΠ

Οι δυναμικές δομές δεδομένων στην ΑΕΠΠ Καθηγητής Πληροφορικής Απαγορεύεται η αναπαραγωγή των σημειώσεων χωρίς αναφορά στην πηγή Οι σημειώσεις, αν και βασίζονται στο διδακτικό πακέτο, αποτελούν προσωπική θεώρηση της σχετικής ύλης και όχι επίσημο

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Περιγραφή Προβλημάτων Διαισθητικά, σε ένα πρόβλημα υπάρχει μια δεδομένη κατάσταση

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΜΑΘΗΜΑ: ΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΜΑΘΗΜΑ: ΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΙΟΙΚΗΣΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΑΘΗΜΑ: ΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΙΟΙΚΗΣΗΣ ιδάσκων:

Διαβάστε περισσότερα

Πληρότητα της μεθόδου επίλυσης

Πληρότητα της μεθόδου επίλυσης Πληρότητα της μεθόδου επίλυσης Λήμμα: Αν κάθε μέλος ενός συνόλου όρων περιέχει ένα αρνητικό γράμμα, τότε το σύνολο είναι ικανοποιήσιμο. Άρα για να είναι μη-ικανοποιήσιμο, θα πρέπει να περιέχει τουλάχιστον

Διαβάστε περισσότερα

Αριθµητική Ανάλυση 1 εκεµβρίου / 43

Αριθµητική Ανάλυση 1 εκεµβρίου / 43 Αριθµητική Ανάλυση 1 εκεµβρίου 2014 Αριθµητική Ανάλυση 1 εκεµβρίου 2014 1 / 43 Κεφ.5. Αριθµητικός Υπολογισµός Ιδιοτιµών και Ιδιοδιανυσµάτων ίνεται ένας πίνακας A C n n και Ϲητούνται να προσδιορισθούν οι

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18 18 Μηχανική Μάθηση Ένα φυσικό ή τεχνητό σύστηµα επεξεργασίας πληροφορίας συµπεριλαµβανοµένων εκείνων µε δυνατότητες αντίληψης, µάθησης, συλλογισµού, λήψης απόφασης, επικοινωνίας και δράσης

Διαβάστε περισσότερα

Σηµειώσεις στις σειρές

Σηµειώσεις στις σειρές . ΟΡΙΣΜΟΙ - ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Σηµειώσεις στις σειρές Στην Ενότητα αυτή παρουσιάζουµε τις βασικές-απαραίτητες έννοιες για την µελέτη των σειρών πραγµατικών αριθµών και των εφαρµογών τους. Έτσι, δίνονται συστηµατικά

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

ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΑΠΟΙΚΙΑΣ ΜΥΡΜΗΓΚΙΩΝ ANT COLONY OPTIMIZATION METHODS

ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΑΠΟΙΚΙΑΣ ΜΥΡΜΗΓΚΙΩΝ ANT COLONY OPTIMIZATION METHODS ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΑΠΟΙΚΙΑΣ ΜΥΡΜΗΓΚΙΩΝ ANT COLONY OPTIMIZATION METHODS Χρήστος Δ. Ταραντίλης Αν. Καθηγητής ΟΠΑ ACO ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ Η ΛΟΓΙΚΗ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ ΛΥΣΕΩΝ ΣΕ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΙΑΤΑΞΗΣ (1/3) Ε..Ε. ΙΙ Oι ACO

Διαβάστε περισσότερα

Οργάνωση αρχείων: πως είναι τοποθετηµένες οι εγγραφές ενός αρχείου όταν αποθηκεύονται στο δίσκο

Οργάνωση αρχείων: πως είναι τοποθετηµένες οι εγγραφές ενός αρχείου όταν αποθηκεύονται στο δίσκο Κατακερµατισµός 1 Οργάνωση Αρχείων (σύνοψη) Οργάνωση αρχείων: πως είναι τοποθετηµένες οι εγγραφές ενός αρχείου όταν αποθηκεύονται στο δίσκο 1. Αρχεία Σωρού 2. Ταξινοµηµένα Αρχεία Φυσική διάταξη των εγγραφών

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τ Μ Η Μ Α Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τ Μ Η Μ Α Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τ Μ Η Μ Α Π Λ Η Ρ Ο Φ Ο Ρ Ι Κ Η Σ ΕΠΛ 035 - ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΓΙΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Ακαδηµαϊκό έτος 2017-2018 Υπεύθυνος εργαστηρίου: Γεώργιος

Διαβάστε περισσότερα

4. Αναδροµικός τύπος Είναι ο τύπος που συσχετίζει δύο ή περισσότερους γενικούς όρους µιας ακολουθίας

4. Αναδροµικός τύπος Είναι ο τύπος που συσχετίζει δύο ή περισσότερους γενικούς όρους µιας ακολουθίας 5. ΑΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΘΕΩΡΙΑ. Ορισµός Ονοµάζουµε ακολουθία πραγµατικών αριθµών κάθε συνάρτηση µε πεδίο ορισµού το το σύνολο N * = {,, 3, 4.} και σύνολο αφίξεως το R Η ακολουθία συµβολίζεται (α ν ) ή (β ν ) κ.λ.π.

Διαβάστε περισσότερα

Πολλαπλή παλινδρόµηση. Μάθηµα 3 ο

Πολλαπλή παλινδρόµηση. Μάθηµα 3 ο Πολλαπλή παλινδρόµηση Μάθηµα 3 ο Πολλαπλή παλινδρόµηση (Multivariate regression ) Η συµπεριφορά των περισσότερων οικονοµικών µεταβλητών είναι συνάρτηση όχι µιας αλλά πολλών µεταβλητών Y = f ( X, X 2, X

Διαβάστε περισσότερα

Επαναληπτικό ιαγώνισµα Πληροφορικής Γ Γυµνασίου Γιώργος Λιακέας Σχολικός Σύµβουλος Πληροφορικής Ερωτήσεις

Επαναληπτικό ιαγώνισµα Πληροφορικής Γ Γυµνασίου Γιώργος Λιακέας Σχολικός Σύµβουλος Πληροφορικής Ερωτήσεις Επαναληπτικό ιαγώνισµα Πληροφορικής Γ Γυµνασίου (νέο βιβλίο Πληροφορικής Γυµνασίου Αράπογλου, Μαβόγλου, Οικονοµάκου, Φύτρου) Γιώργος Λιακέας Σχολικός Σύµβουλος Πληροφορικής Ερωτήσεις 1. Τι είναι ο Αλγόριθµος;

Διαβάστε περισσότερα

ΗΥ180: Λογική Διδάσκων: Δημήτρης Πλεξουσάκης. Φροντιστήριο 8 Επίλυση για Horn Clauses Λογικός Προγραμματισμός Τετάρτη 9 Μαΐου 2012

ΗΥ180: Λογική Διδάσκων: Δημήτρης Πλεξουσάκης. Φροντιστήριο 8 Επίλυση για Horn Clauses Λογικός Προγραμματισμός Τετάρτη 9 Μαΐου 2012 ΗΥ180: Λογική Διδάσκων: Δημήτρης Πλεξουσάκης Φροντιστήριο 8 Επίλυση για Horn Clauses Λογικός Προγραμματισμός Τετάρτη 9 Μαΐου 2012 Πληρότητα της μεθόδου επίλυσης Λήμμα: Αν κάθε μέλος ενός συνόλου όρων περιέχει

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΘΕΜΑ 1 ο (2,5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις Πέµπτη 19 Ιουνίου 2008 11:00-14:00 Έστω το παρακάτω

Διαβάστε περισσότερα

P-Μiner : ιαχείριση Πυλών Καταλόγων (Portals) µε Υποστήριξη ιαδικασιών Εξόρυξης εδοµένων Χρήσης

P-Μiner : ιαχείριση Πυλών Καταλόγων (Portals) µε Υποστήριξη ιαδικασιών Εξόρυξης εδοµένων Χρήσης P-Μiner : ιαχείριση Πυλών Καταλόγων (Portals) µε Υποστήριξη ιαδικασιών Εξόρυξης εδοµένων Χρήσης ιπλωµατική Εργασία του Θεοδώρου Ι. Γαλάνη ΠΕΡΙΛΗΨΗ Γενικά Με την εξάπλωση του διαδικτύου όλο και περισσότεροι

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 7 : Είδη, Τεχνικές, και Περιβάλλοντα Προγραµµατισµού

Κεφάλαιο 7 : Είδη, Τεχνικές, και Περιβάλλοντα Προγραµµατισµού ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Κεφάλαιο 7 : Είδη, Τεχνικές, και Περιβάλλοντα Προγραµµατισµού ( Απαντήσεις & Λύσεις Βιβλίου) 1. Σκοποί κεφαλαίου Κύκλος ανάπτυξης προγράµµατος Κατηγορίες γλωσσών προγραµµατισµού

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (Ι) (εισαγωγικές έννοιες)

Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (Ι) (εισαγωγικές έννοιες) Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών 2015-16 Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (Ι) (εισαγωγικές έννοιες) http://di.ionio.gr/~mistral/tp/csintro/ Μ.Στεφανιδάκης Τι είναι

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΜΣΕ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΕΞΕΛΙΚΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΜΣΕ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΕΞΕΛΙΚΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΜΣΕ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΕΞΕΛΙΚΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΟΜΑ Α ΑΣΚΗΣΕΩΝ ΑΣΚΗΣΗ Στην εικόνα παρακάτω φαίνεται ένα νευρωνικό

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 ΤΟ ΕΡΓΑΛΕΙΟ SOLVER

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 ΤΟ ΕΡΓΑΛΕΙΟ SOLVER ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 ΤΟ ΕΡΓΑΛΕΙΟ SOLVER 4.1. ΕΙΣΑΓΩΓΗ Με την "Επίλυση", µπορείτε να βρείτε τη βέλτιστη τιµή για τον τύπο ενός κελιού το οποίο ονοµάζεται κελί προορισµού σε ένα φύλλο εργασίας. Η "Επίλυση" λειτουργεί

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 6. Ικανοποίηση Περιορισµών. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση. Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η.

Κεφάλαιο 6. Ικανοποίηση Περιορισµών. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση. Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Κεφάλαιο 6 Ικανοποίηση Περιορισµών Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Σακελλαρίου Ικανοποίηση Περιορισµών Ένα πρόβληµα ικανοποίησης περιορισµών (constraint

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Αναζήτηση Δοθέντος ενός προβλήματος με περιγραφή είτε στον χώρο καταστάσεων

Διαβάστε περισσότερα

4.3 Ορθότητα και Πληρότητα

4.3 Ορθότητα και Πληρότητα 4.3 Ορθότητα και Πληρότητα Συστήματα αποδείξεων όπως η μορφολογική παραγωγή και η κατασκευή μοντέλων χρησιμοποιούνται για να δείξουμε την εγκυρότητα εξαγωγών συμπερασμάτων. Ένα σύστημα αποδείξεων μπορεί

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 21 Σεπτεµβρίου 2004 ιάρκεια: 3 ώρες Το παρακάτω σύνολο

Διαβάστε περισσότερα

Πληροφορική 2. Αλγόριθμοι

Πληροφορική 2. Αλγόριθμοι Πληροφορική 2 Αλγόριθμοι 1 2 Τι είναι αλγόριθμος; Αλγόριθμος είναι ένα διατεταγμένο σύνολο από σαφή βήματα το οποίο παράγει κάποιο αποτέλεσμα και τερματίζεται σε πεπερασμένο χρόνο. Ο αλγόριθμος δέχεται

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

Δοµές Δεδοµένων και Αλγόριθµοι - Εισαγωγή

Δοµές Δεδοµένων και Αλγόριθµοι - Εισαγωγή Δοµές Δεδοµένων και Αλγόριθµοι - Εισαγωγή Στην ενότητα αυτή θα µελετηθούν τα εξής επιµέρους θέµατα: Εισαγωγή στις έννοιες Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα, Οργάνωση Δεδοµένων και Δοµές Δεδοµένων Χρήσιµοι µαθηµατικοί

Διαβάστε περισσότερα

Χαρακτηριστικά αναδροµής

Χαρακτηριστικά αναδροµής Χαρακτηριστικά αναδροµής base case : συνθήκη τερµατισµού της αναδροµής Όταν το πρόβληµα είναι αρκετά µικρό ή απλό ώστε η λύση να είναι άµεση αναδροµικό βήµα : κλήση της ίδιας συνάρτησης για µικρότερη ή

Διαβάστε περισσότερα

ΕΝΟΤΗΤΑ 2 η ΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΡΟΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ (WORKFLOW MANAGEMENT) 2.1 Εισαγωγή

ΕΝΟΤΗΤΑ 2 η ΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΡΟΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ (WORKFLOW MANAGEMENT) 2.1 Εισαγωγή ΕΝΟΤΗΤΑ 2 η ΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΡΟΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ (WORKFLOW MANAGEMENT) 2.1 Εισαγωγή Οι σηµερινές δραστηριότητες των επιχειρήσεων δηµιουργούν την ανάγκη για όσο το δυνατό µεγαλύτερη υποστήριξη από τα πληροφοριακά τους

Διαβάστε περισσότερα

Τι είναι αλγόριθμος; Υποπρογράμματα (υποαλγόριθμοι) Βασικές αλγοριθμικές δομές

Τι είναι αλγόριθμος; Υποπρογράμματα (υποαλγόριθμοι) Βασικές αλγοριθμικές δομές Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Εισαγωγή στην Επιστήμη των Υπολογιστών 2015-16 Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (Ι) (εισαγωγικές έννοιες) http://di.ionio.gr/~mistral/tp/csintro/ Μ.Στεφανιδάκης Τι είναι

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

οµή δικτύου ΣΧΗΜΑ 8.1

οµή δικτύου ΣΧΗΜΑ 8.1 8. ίκτυα Kohonen Το µοντέλο αυτό των δικτύων προτάθηκε το 1984 από τον Kοhonen, και αφορά διαδικασία εκµάθησης χωρίς επίβλεψη, δηλαδή δεν δίδεται καµία εξωτερική επέµβαση σχετικά µε τους στόχους που πρέπει

Διαβάστε περισσότερα

ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ

ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Dr. Christos D. Tarantilis Associate Professor in Operations Research & Management Science http://tarantilis.dmst.aueb.gr/ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ Ι - 1- ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ

Διαβάστε περισσότερα

ιαµέριση - Partitioning

ιαµέριση - Partitioning ιαµέριση - Partitioning ιαµέριση ιαµέριση είναι η διαµοίραση αντικειµένων σε οµάδες µε στόχο την βελτιστοποίηση κάποιας συνάρτησης. Στην σύνθεση η διαµέριση χρησιµοποιείται ως εξής: Οµαδοποίηση µεταβλητών

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΑΝΩ ΕΡΙΦΥΛΗ ΜΟΣΧΟΝΑ ΣΥΜΠΛΗΡΩΜΑΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ

ΘΕΑΝΩ ΕΡΙΦΥΛΗ ΜΟΣΧΟΝΑ ΣΥΜΠΛΗΡΩΜΑΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΑΝΩ ΕΡΙΦΥΛΗ ΜΟΣΧΟΝΑ ΣΥΜΠΛΗΡΩΜΑΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ Πρόβληµα µεταφοράς Η ανάπτυξη και διαµόρφωση του προβλήµατος µεταφοράς αναπτύσσεται στις σελίδες 40-45 του βιβλίου των

Διαβάστε περισσότερα

Γραµµικός Προγραµµατισµός - Μέθοδος Simplex

Γραµµικός Προγραµµατισµός - Μέθοδος Simplex Γραµµικός Προγραµµατισµός - Μέθοδος Simplex Η πλέον γνωστή και περισσότερο χρησιµοποιηµένη µέθοδος για την επίλυση ενός γενικού προβλήµατος γραµµικού προγραµµατισµού, είναι η µέθοδος Simplex η οποία αναπτύχθηκε

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΩΝ ΚΑΙ ΑΥΤΟΜΑΤΩΝ

ΘΕΩΡΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΩΝ ΚΑΙ ΑΥΤΟΜΑΤΩΝ ΘΕΩΡΙΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΩΝ ΚΑΙ ΑΥΤΟΜΑΤΩΝ Ενότητα 8: Ιδιότητες Γραμματικών χωρίς Συμφραζόμενα Ρεφανίδης Ιωάννης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ

ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ Ελαχιστοποίηση κόστους διατροφής Ηεπιχείρηση ζωοτροφών ΒΙΟΤΡΟΦΕΣ εξασφάλισε µια ειδική παραγγελίααπό έναν πελάτη της για την παρασκευή 1.000 κιλών ζωοτροφής, η οποία θα πρέπει

Διαβάστε περισσότερα

3 Αναδροµή και Επαγωγή

3 Αναδροµή και Επαγωγή 3 Αναδροµή και Επαγωγή Η ιδέα της µαθηµατικής επαγωγής µπορεί να επεκταθεί και σε άλλες δοµές εκτός από το σύνολο των ϕυσικών N. Η ορθότητα της µαθηµατικής επαγωγής ϐασίζεται όπως ϑα δούµε λίγο αργότερα

Διαβάστε περισσότερα

Το Πρόβληµα Οµοφωνίας Σύγχρονα Συστήµατα Μεταβίβασης Μηνύµατος Μοντέλο Κατάρρευσης (crash model) Οι διεργασίες µπορούν να σταµατούν να εκτελούνται σε

Το Πρόβληµα Οµοφωνίας Σύγχρονα Συστήµατα Μεταβίβασης Μηνύµατος Μοντέλο Κατάρρευσης (crash model) Οι διεργασίες µπορούν να σταµατούν να εκτελούνται σε Οµοφωνία σε σύστηµα µε αϖοτυχίες κατάρρευσης διεργασιών Παναγιώτα Φατούρου Κατανεµηµένα Συστήµατα 1 Το Πρόβληµα Οµοφωνίας Σύγχρονα Συστήµατα Μεταβίβασης Μηνύµατος Μοντέλο Κατάρρευσης (crash model) Οι διεργασίες

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

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. Δοµές Δεδοµένων

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. Δοµές Δεδοµένων ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ: ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ AM: Δοµές Δεδοµένων Πτυχιακή Εξεταστική Ιούλιος 2014 Διδάσκων : Ευάγγελος Μαρκάκης 09.07.2014 ΥΠΟΓΡΑΦΗ ΕΠΟΠΤΗ: Διάρκεια εξέτασης : 2 ώρες

Διαβάστε περισσότερα

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη Σύγχρονοι Αλγόριθµοι Σχεδιασµού Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υ ολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης Ε ανάληψη Σχεδιασµός το πρόβληµα του σχεδιασµού γλώσσα αναπαράστασης

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Λογική. Δημήτρης Πλεξουσάκης

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Λογική. Δημήτρης Πλεξουσάκης ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Λογική Δημήτρης Πλεξουσάκης 2ο μέρος σημειώσεων: Συστήματα Αποδείξεων για τον ΠΛ, Μορφολογική Παραγωγή, Κατασκευή Μοντέλων Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άδειες Χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΡΑΛΛΗΛΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ

ΠΑΡΑΛΛΗΛΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΠΑΡΑΛΛΗΛΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΑΓΩΓΟΙ & ΙΑΝΥΣΜΑΤΙΚΟΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΕΣ ΣΥΓΚΡΟΥΣΕΙΣ ΣΕ ΑΓΩΓΟΥΣ & ΜΕΓΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΥΨΗΛΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης. Επισκόπηση μοντέλων λήψης αποφάσεων Τεχνικές Μαθηματικού Προγραμματισμού

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης. Επισκόπηση μοντέλων λήψης αποφάσεων Τεχνικές Μαθηματικού Προγραμματισμού Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Επισκόπηση μοντέλων λήψης αποφάσεων Τεχνικές Μαθηματικού Προγραμματισμού Σημασία μοντέλου Το μοντέλο δημιουργεί μια λογική δομή μέσω της οποίας αποκτούμε μια χρήσιμη άποψη

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

Σχήµα 4.1: Εισαγωγή βρόγχου while-loop.

Σχήµα 4.1: Εισαγωγή βρόγχου while-loop. Ο βρόγχος While-loop 1. Ο βρόγχος while-loop εκτελείται έως ότου ικανοποιηθεί µία προκαθορισµένη συνθήκη. 2. Ο αριθµός των επαναλήψεων ενός βρόγχου while-loop δεν είναι εκ των προτέρων προκαθορισµένος,

Διαβάστε περισσότερα

Άσκηση 3 (ανακοινώθηκε στις 14 Μαΐου 2018, προθεσμία παράδοσης: 8 Ιουνίου 2018, 12 τα μεσάνυχτα).

Άσκηση 3 (ανακοινώθηκε στις 14 Μαΐου 2018, προθεσμία παράδοσης: 8 Ιουνίου 2018, 12 τα μεσάνυχτα). Κ08 Δομές Δεδομένων και Τεχνικές Προγραμματισμού Διδάσκων: Μανόλης Κουμπαράκης Εαρινό Εξάμηνο 2017-2018. Άσκηση 3 (ανακοινώθηκε στις 14 Μαΐου 2018, προθεσμία παράδοσης: 8 Ιουνίου 2018, 12 τα μεσάνυχτα).

Διαβάστε περισσότερα

Λογικοί πράκτορες. Πράκτορες βασισµένοι στη γνώση

Λογικοί πράκτορες. Πράκτορες βασισµένοι στη γνώση Λογικοί πράκτορες Πράκτορες βασισµένοι στη γνώση Βάση γνώσης (knowledge base: Σύνολο προτάσεων (sentences Γλώσσα αναπαράστασης της γνώσης Γνωστικό υπόβαθρο: «Αµετάβλητο» µέρος της ΒΓ Βασικές εργασίες:

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα

Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα Ροή Δικτύου Δημήτρης Μιχαήλ Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Μοντελοποίηση Δικτύων Μεταφοράς Τα γραφήματα χρησιμοποιούνται συχνά για την μοντελοποίηση

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

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

Βασική Εφικτή Λύση. Βασική Εφικτή Λύση

Βασική Εφικτή Λύση. Βασική Εφικτή Λύση Αλγεβρική Μορφή Γενική Μορφή Γραµµικού Προγραµµατισµού n µεταβλητών και m περιορισµών Εστω πραγµατικοί αριθµοί a ij, b j, c i R µε 1 i m, 1 j n Αλγεβρική Μορφή Γενική Μορφή Γραµµικού Προγραµµατισµού n

Διαβάστε περισσότερα