Montreal - Quebec, Canada.

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Montreal - Quebec, Canada."

Transcript

1 ÂÆÁÃÇ Å ÌËÇ ÁÇ ÈÇÄÍÌ ÉÆ ÁÇ ËÉÇÄÀ ÀÄ ÃÌÊÇÄÇ ÏÆ ÅÀÉ ÆÁÃÏÆ Ã Á ÅÀÉ ÆÁÃÏÆ ÍÈÇÄÇ ÁËÌÏÆ ÌÇÅ Ë ËÀÅ ÌÏÆ Ä ÉÇÍ Ã Á ÊÇÅÈÇÌÁÃÀË ËÙÑ ÓÐ Ø Ò Ò ÔØÙÜ ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ò ÔØÙÜ Ó ÊÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙ Ø Ó Ò ÕÙØ Å : ÖÑÓ ØÓÒ Ô Ü Ó ÊÓÑÔÓØ É Ö Ñ Á ÃÌÇÊÁÃÀ Á ÌÊÁ À ÁÛ ÒÒ Æº Ã Ö ÒÒ Ò Ñ Ö Ó ¾¼½¾

2 ÂÆÁÃÇ Å ÌËÇ ÁÇ ÈÇÄÍÌ ÉÆ ÁÇ ËÉÇÄÀ ÀÄ ÃÌÊÇÄÇ ÏÆ ÅÀÉ ÆÁÃÏÆ Ã Á ÅÀÉ ÆÁÃÏÆ ÍÈÇÄÇ ÁËÌÏÆ ÌÇÅ Ë ËÀÅ ÌÏÆ Ä ÉÇÍ Ã Á ÊÇÅÈÇÌÁÃÀË ËÙÑ ÓÐ Ø Ò Ò ÔØÙÜ ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ò ÔØÙÜ Ó ÊÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙ Ø Ó Ò ÕÙØ Å : ÖÑÓ ØÓÒ Ô Ü Ó ÊÓÑÔÓØ É Ö Ñ Á ÃÌÇÊÁÃÀ Á ÌÊÁ À ÁÛ ÒÒ Æº Ã Ö ÒÒ ËÙÑ ÓÙÐ ÙØ Ô ØÖÓÔ ËÔÙÖ ÛÒ º ÌÞ Ø ÇÑ Ø ÑÓ Ã Ø ºÅºÈº È ØÖÓ º Å Ö Ã Ø ºÅºÈº ÃÛÒ Ø ÒØÒÓ Ëº ÌÞ Ø Ô ÓÙÖÓ Ã Ø ºÅºÈº ÈÖÓ Ö Ô Ø Ò ÔØ Ñ Ð Ü Ø Ø Ô ØÖÓÔ Ø ¾¼ Ñ ÖÓÙ ¾¼½¾º ºººººººººººººººººººººººººººººººººººººººº ËÔÙÖ ÛÒ º ÌÞ Ø ÇÑ Ø ÑÓ Ã Ø ºÅºÈº ºººººººººººººººººººººººººººººººººººººººº È ØÖÓ º Å Ö Ã Ø ºÅºÈº ºººººººººººººººººººººººººººººººººººººººº ÃÛÒ Ø ÒØÒÓ Ëº ÌÞ Ø Ô ÓÙÖÓ Ã Ø ºÅºÈº ºººººººººººººººººººººººººººººººººººººººº ôö Ó Èº È Ô Ð ÔÓÙÐÓ Ã Ø ºÅºÈº ºººººººººººººººººººººººººººººººººººººººº ÃÛÒ Ø ÒØÒÓ Áº ÃÙÖ ÔÓÙÐÓ Ã Ø ºÅºÈº ºººººººººººººººººººººººººººººººººººººººº Ò Ö º ËØ ÙÐÓÔ Ø Ã Ø ºÅºÈº ºººººººººººººººººººººººººººººººººººººººº ÒØôÒ Ó ÌÞ Ã Ø È Ò Ô Ø ÑÓÙ È ØÖôÒ Ò Ñ Ö Ó ¾¼½¾º

3 ººººººººººººººººººººººººººººººººººº ÁÛ ÒÒ Æº Ã Ö ÒÒ ÔÐÛÑ ØÓ ÕÓ ÀÐ ØÖÓÐ Ó Å Õ Ò Å Õ Ò ÍÔÓÐÓ ØôÒ ØÓÙ È Ò Ô Ø ÑÓÙ Concordia Montreal - Quebec, Canada. Copyright c ÁÛ ÒÒ Æº Ã Ö ÒÒ ¾¼½¾º Å Ô Ð Ü Ô ÒØ ôñ ØÓº All rights reserved. Ô ÓÖ Ø ÒØ Ö ÔÓ Ù ÒÓÑ Ø Ô ÖÓ Ö Ü ÓÐÓ¹ Ð ÖÓÙ ØÑ Ñ ØÓ ÙØ ÑÔÓÖ ÓÔ º Ô ØÖ Ô Ø Ò Ø ÔÛ ÔÓ ¹ Ù ÒÓÑ ÓÔ Ñ Ö Ó ÓÔ Ô ÙØ Ö ÙÒ Ø ÙÔ Ø Ò ÔÖÓÔ Ò Ò Ö Ø Ô ÔÖÓ Ð Ù Ò Ø Ö Ø ØÓ Ô Ö Ò Ñ ÒÙÑ º ÖÛØ Ñ Ø ÔÓÙ ÓÖÓ Ò Ø ÕÖ Ø Ö Ö Ó ÓÔ ÓÔ ÔÖ Ô Ò Ô Ù ÒÓÒØ ÔÖÓ ØÓ Ù Ö º Ç Ô Ý Ø ÙÑÔ Ö Ñ Ø ÔÓÙÔ ¹ Ö ÕÓÒØ ÙØ ØÓ Ö Ó Ö ÞÓÙÒ ØÓ Ù Ö Ò ÔÖ Ô Ò ÖÑ Ò Ù Ø ÒØ ÔÖÓ ÛÔ ÓÙÒ Ø Ô Ñ ØÓÙ Ò Ó Å Ø ÓÙ ÈÓÐÙØ ÕÒ ÓÙº

4

5 È ÖÐ Ý À Ô ÖÓ ØÖ ÔÖÓØ Ò Ñ Ö ÖÕ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ ÖÑÓ Ñ Ò ØÓ Ô Ó ØÓÙ Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º À ÔÖÓØ Ò Ñ ¹ Ò ÖÕ Ø ØÓÒ Þ Ø Ñ Ñ ÛÐ ÙÑ Ò Ö ÖÕ ÓÑ ÔÓÙ ÔÖ ØÓÖ Õ Ñ ØÞ ØÓÔ µ Ò Ø ÙÒÓÐ Ò ÙÑ Ò µ Ø ¹ Ø ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓ ô Ô Ø Ò Ü Ð Ü Ø Ö Ñ Û Ñ Ò ÖÓÑ top-down» bottom-upµ º Å Ø Ò ÓÖ ÒÛ ØÛÒ ÔÖ Ø ÖÛÒ Ò Ù Ö Ñ ÒÓ ÔÖ ØÙÔÓ Ñ ÛÐ ÙÑ Ò ÖÕ Ø ØÓÒ ÔÛ ÙØ ÔÓÙ ÔÖÓØ Ò Ø ØÓ ÔÐ Ó Ø Ô ÖÓ ØÖ Ô ØÖ Ô Ø µ Ô ¹ Ö Ø ÖÛ Ô Ø Ñ Ø Ø ô Ô Ó Ò Ø Ò Ñ Ø ØÓÔÓÐÓ µ ÑÓÒØ ÐÓÔÓ ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓ ÙÒÓÐ Ñ Ò ØÑ Ñ Ø (modular) Ô Ö ÐÐ Ð ÓÑ Ñ ÒÓ (structural) ØÖ ÔÓº ÀÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ñ Ó ÓÐÓ ¹ Þ Ø Ø Ò ÖÑÓ Ñ Õ Ò ÑôÒ Ó Ò ÕÙØ Ñ Ñ ÓÔ Ø Ò Ü Ð Ü ØÓÔ ÔÔ Ó ÔÖ ØÓÖ Ñ ÒØ ØÓÕ Ø ¹ Ø ÛÒ ¹ Ö ÛÒ Ò ÙÒ Õ Ô Ó Ñ ÓÙÖ ôòø Ñ ÙØ ØÓÒ ØÖ ÔÓ Ò ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ø Ñ ØÓ ÓÔÓÓ Ô Ò Ò ÔØÙÜ Ø Ø º Ç ÔÖ ØÓÖ ÒØ ØÓ ÕÓ Ò Ò Ü ÖØ ØÓÙ ÑÓ Ð Ù Ö ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓ Ó ÓÔÓÓ Ô ØÙ Õ ÒÓÙÒ Ò ÔÓ Ø ÓÙÒ ÑÔ Ö Ò Ò ÔØ ÜÓÙÒ Ü Ø Ø Õ Ø Ñ Ø Ò Ø Ð Ù Ö Ñ ÒÛÒ Ö ôò ÙÒ Ö Ø Ó Õ Ö ÑÓ Ñ Û Ñ ÙÒ Õ Ñ Ò Ü Ö Ò (exploration) Ü ÓÔÓ (exploitation) ØÓÙ ÕôÖÓÙ ÒØ ØÓÕ Ø Ø ÛÒ ¹ Ö ÛÒº À Ô ÖÓ ØÖ Ñ Ð Ø Ø Ò ÖÑÓ Ø ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ñ Ó ÓÐÓ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ¹ Ó Ò ÔØÙÜ Ó Ð ÕÓÙ ÔÖÓ Ð Ñ Ø ÔÓÙ ÔÖÓ ÖÕÓÒØ Ô ØÓ ÕôÖÓ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ Òô Ô Ö ÐÐ Ð Ü Ø Þ Ø Ò Ô Ø Ñ Ø Ø Ø Ù Ö Ñ Ò ÖÕ Ø ØÓÒ ÙÒ Ö Ø ÙØÓ ÒÓ Ñ Ò ÖÓÑÔÓØ Ù Ø Ñ Ø º È Ó Ù Ö Ñ Ò Ø Ð Ò Ô ÖÓÙ ÞÓÒØ ØÖ ÒÓÐ Ô Ö Ñ Ø ôò Ó ÑôÒ Ñ Ø ÕÓ Ø Ò Ü ÓÐ Ø ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ñ Ó ÓÐÓ¹ ½µ ØÓ ÔÖôØÓ ÒÓÐÓ Ö Ñ Ø ôò Ô Ö Ñ ØÛÒ ÛÖ Ø Ò Ô ÖÔØÛ ÔÐ ÒÓ Ø Ò Ñ Ø ÐÙ ÓÔÓ Ô ÖÓÙ Þ Ò Ñ Ø Ó ÔÐ ÓÒ ÑÓ (kinematic redundancies) Û ÔÖÓ ØÓÒ Ô ÙÑ Ø Ø ÕÓ ¾µ ØÓ Ø ÖÓ Ô Ö Ñ Ô Ø Ò Ô Ö Ø ÖÛ Ø Ò ÔÖÓ Ó Ñ Ò Ô ÖÔØÛ ÛÖôÒØ ØÖ Ô Ö ÐÐ Ð Ò Ñ Ø ÐÙ Ó ÓÔÓ ÙÒ Ö Ø ÔÖÓ Ô Ó Ò Ò Ô Ø ÕÓÙÒ Ø Ö

6 ÖÓÑÔÓØ Ð Òô µ ØÓ Ø Ð ÙØ Ó Ô Ö Ñ ÖÑ Þ Ø Ò ÔÖÓØ Ò Ñ Ò ØÓÔÓ¹ ÐÓ ÙØÓ ÒÓ Ñ Ò ÖÓÑÔ Ø Ø ÓÔÓ ÔÖ Ñ ØÓÔÓ Ó Ò Ö Ø ÔÓÙ box - pushing Ð Ô Ó ÒÓ ô Õ Ö Þ Ñ ÒÓÙ ÒØ Ñ ÒÓÙ Ô ÙÑ ¹ Ø ¹ Ø ÕÓµº Ç Ô Ö Ñ Ø ÙØ Ó Ñ ÔÓ ÓÔÓ Ò Ø Ò ÔÓØÑ Ø Ò Ø Ø ÔÓÙ Ô ÖÓÙ Þ ØÓ ÔÖÓØ Ò Ñ ÒÓ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ø Ñ Û ÔÖÓ Ø Ò ÙØ ÒÓÑ ÔÖÓÓ ÙØ Ô Ø ÙÒ Ö Ø ôò Ü ÓØ ØÛÒ Ñ Û Ñ ÛØ Ö Ö Ñ º ÙØ ÛØ Ö Ö Ñ Ò Þ Ø ÔÓ Ó ØÛÒ ÔÖÓØ ÖÛÒ ÓÑ ÒÓ ÔÐ Ö ÑÓÒØ ÐÓ Ø Ø ¹ ÐÓ Ñ Ò Ö Ó Ø ÓÐÓÙ ÔÓ ØÖ Ø ÓÐ Õ Ö Ò Ø ØÓ ÓÙ ÙÒÓÐ Ó ÑÓÒØ ÐÓÙº Ì Ô Ö Ñ Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø ÔÓÙ Ô ÖÓÙ ÞÓÒØ Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ ÕÒÓÙÒ Ø Ò Ô Ø Ñ Ø Ø Ø ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ñ ÛÐ ÙÑ Ò - Ö ÖÕ ÖÕ Ø ØÓÒ ÔÓÙ Ò Ó ÔÖ ØÓÖ ÑÔÓÖÓ Ò Ò ÖÓÑ Ò ÔÖÓ Ø Ó Ò Ø Ò ØÓÔÓÐÓ Ð ÔØÓÒØ ÓÖ Ø ¹ Ó ÑÓ Ð Ù Ö º Ô ÔÐ ÓÒ Ò Ð ÓÒØ Õ Ö Ø Ö Ø Ò Ù Òô ô ÙÖÛ Ø Ø ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ñ Ó ÓÐÓ Ò Ñ Ø Ó Ð ÕÓÙ ÔÖ Ð ÔØ ØÓÕ ÓÑ ôò ØÓ Õ ÛÒ ØÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Ù Ø ¹ Ñ ØÓº Ì Ô Ö Ñ Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø Ø ÓÔÓ Ô ÖÓÙ ÞÓÒØ ÙÔÓ Ö ÑÑÞÓÙÒ Ø ÙÒ Ø Ø Ø ÔÓÙ Ô Ö Õ Ò Ø ØÓ Ó Ø Ò Ñ Ñ ÒÓ Õ Ñ ÖÓÑÔÓØ Ó Ð ¹ ÕÓÙ Ø Ò ÓÒØ Ø Ò Ô ØÙÕ Ø Ð ÙÒ Ö Ø ôò Ò ÛÒ Ó ÓÔÓ Ó Ó Ò ØÓ ÖÓÑÔÓØ Ø Ñ Ò Ñ Ø Ð Ù Ö Ñ Ñ Ø Û¹ Ö Ø ÐØ Ø (near-optimal)º Ò Ð ÓÒØ Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø ÔÓÙ ÔÖÓ ÙÝ Ò Ô Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ Ò Ø Ø Ò Ø ØÓ Ó Ø Ò Ñ Ñ ÒÓ ÔÐ Ó ÖÓѹ ÔÓØ Ñ Ø ÙÒ Ø ÙÝ Ð Ñ Ô Ø Ñ Ø Ø ØÓÒ Ð ÕÓ ÖÓÑÔÓØ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ Ø ÓÔÓ ÑÔÓÖ Ò Ò Ò Ñ Ø Ô Ó Ò Ø ÔÓ¹ Ø ÐÓ Ñ Ò Ô ÔÓÐÐ ÔÐÓ ÑÓ Ð Ù Ö Ø Ó ÒÓ Ø Ó Ð Ø Ò Ñ Ø ØÓÔÓÐÓ º Ä Ü Ð Ì ÕÒ Ø ÆÓ ÑÓ Ò Ò ÔØÙÜ ÊÓÑÔÓØ Ò ÕÙØ Å Ô Ü Ó ÊÓÑÔÓØ É Ö Ñ ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÊÓÑÔÓØ ËÙ Ø Ñ Ø

7 Abstract This thesis proposes a model-free learning mechanism based on a nestedhierarchical multi-agent architecture, which is applied in the context of dexterous robot manipulation control. In the proposed multi-agent system, each agent forms a local (partial) view of the global system state and task progress, through a recursive (top-down/bottom-up) learning process. By organizing the agents in a nested architecture, the goal is to facilitate modular scaling to more complex kinematic topologies, with loose control coupling among the agents. Reinforcement learning is applied within each agent, to evolve a local state-to-action mapping in a continuous domain, thus leading to a system that exhibits developmental properties. The agents correspond in fact to independent degrees-of-freedom (DOF) of the system, managing to gain experience over the task that they collaboratively perform by continuously exploring and exploiting their state-to-action mapping space. This thesis addresses problem settings in the domain of kinematic control of dexterous robot manipulation. Three sets of numerical experiments are performed: (i) the first one considers the case of a single-linkage open kinematic chain, presenting kinematic redundancies given the desired task-goal, (ii) the second experiment extends further on the previous case by considering three individual kinematic chains cooperatively acting to achieve a quasi-static multifinger grasp, and (iii) the last experiment extends the proposed multi-agent framework to a control problem in the field of autonomous mobile robots, by considering two e-puck robots performing a collaborative box-pushing task. The focal issue in all experiments is to assess the capacity of the proposed multi-agent system to progressively and autonomously acquire cooperative sensorimotor skills through a self-learning process, that is, without the use of any explicit model-based planning strategy. Generalization and robustness properties of the overall multi-agent system are also explored. Furthermore, these experiments aim to demonstrate the scaling properties of the proposed nested-hierarchical architecture, where new higher-level agents can be recursively added in the hierarchy to encapsulate individual active DOFs. The experimental results presented in this thesis demonstrate the feasibility of

8 such a distributed multi-agent control framework, showing that the solutions which emerge are plausible and near-optimal. Keywords Artificial Intelligence, Developmental Robotics, Reinforcement Learning, Dexterous Manipulation, Multiagent Robotic Systems

9 ÖôÒ Ø Ø Ò Ö ÑÓÙ Å ØÒ ØÓÒ Ó ÑÓÙ Æ Ð & Ø Ò Ô Ñ Ò ÑÓÙ ÞÙ Ó Å Ö

10 ÙÕ Ö Ø À ØÖ ÙØ Ô ÖÓÙ Þ Ø Ö ÙÒ Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø Ñ Ñ Ö ÕÖÓÒ ÔÓÖ ØÓ Ö Ø Ö Ó ÊÓÑÔÓØ ÙØÓÑ Ø ÑÓ Ø ËÕÓÐ ÀÐ ØÖÓ¹ Ð ÛÒ Å Õ Ò ôò Å Õ Ò ôò ÍÔÓÐÓ ØôÒ ØÓÙ Ò Ó Å Ø ÓÙ ÈÓ¹ ÐÙØ ÕÒ ÓÙº Ë ÙØ Ø Ö ÑÑ Ð Ø ÖÕ Ò Ò ÙÕ Ö Ø Û ØÓÒ Ô Ð ÔÓÒØ Ø ÑÓÙ º ÃÛ Ø ÒØÒÓ ÌÞ Ø Ô ÓÙÖÓ Ã Ø ÅÈ Ø Ò ÔÓÐ Ø Ñ Ó ØÓÙ Ø Ó Ô Ø ÑÓÒ Ñ Ø Ó Ø Ù ÓÐ ÔÓÙ ÔÖÓ ÙÝ Ò Ø Ø Ö ÙØôÒ ØÛÒ ØôÒº À ÑÔ ¹ ØÓ Ò ÔÓÙ Ü ØÓ ÔÖ ÛÔÓ ÑÓÙ Ø Ò Ñ Ö Ô ÑÔÒ Ù ÐÐ Ò ØÖÓ Ø Ò ÓÐÓ Ð ÖÛ Ø Ô Ø ÑÓÒ ÑÓÙ ÓÒØ Ø Ø º Ð Ö Ò ØÓÒ ÙÕ Ö Øô ÙØ Ø Ò Ù Ö º Ô Ø ÙÔ ÐÓ Ô Ñ Ð Ø ÙÑ ÓÙ¹ Ð ÙØ Ô ØÖÓÔ º ËÔÙÖ ÛÒ ÌÞ Ø ÇÑ Ø ÑÓ Ã Ø ÅÈ º È ØÖÓ Å Ö Ã Ø ÅÈ Ø ÙÔÓ Ü Ø Ô Ö Ø Ö ØÓÙ Ø Ö Ô Ò Ø Ô ÖÓ ØÖ º Ù ÙØ ØÓ Ø Ü Ò ÑÓÙÒ Ñ ÒÓº Õ Ö ØÓ Ò ÖôÔÓÙ ÔÐ ÑÓÙ ØÓÙ ÓÔÓÓÙ Ð Ò ÙÕ Ö Ø Ûº ÖÕ ÐÓ Ô Ò ÔÖ Ô Ò ÒÛ Ø Ö Ò ÓÖ ØÓ ÐÓ ÙÒ Ð Ó ÂÓ ÛÖ Ê Ø Ò º À ÙÑ ÓÐ ØÓÙ Ø ØÖ ÑÓÙ Ø Ö ÙÒ Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø Ø Ò Ñ Ð ô Ó ÓÖ ¹ Ñ Ò Ô Ö Ñ Ø ÙÐÓÔÓ Ò Ò Ñ Ø Ó ØÓÙº Ô ØÓ ÐÓ ÙÒ Ð Ó ËÛØ Ö ÔÓ ØÓÐ ÔÓÙÐÓ Ñ ØÓÒ ÓÔÓÓ ÔÖ Ñ ØÓÔÓ Ñ Ô Ö Ñ ¹ Ø ÙÐÓÔÓ ÖÓÑÔÓØ Ø ØÖ ÔÓ º Â Ð Ô Ò ÙÕ Ö Ø Û ØÓÙ ÙÒ Ð ÓÙ ØÓ Ö Ø Ö Ó ØÓÒ ËÔ ÖÓ Ð Ò ØÓÒ Æ Ó Å Ø ÓÙ Ø ÔÓÐ ÛÖ ÙÞ Ø Ñ Ñ Ø Ö ÙÒ Ø ô ØÓ ÙÕ ¹ Ö ØÓ Ô Ö Û ÐÑ ÔÓÙ Õ Ñ º Ô ÔÐ ÓÒ Ô ÙÑô Ò ÙÕ Ö Ø Û ÖÑ ØÓÒ º È Ò ôø Ã Ð Ã ¹ Ø ÅÈ ØÓ Ò ÖÓÒ Ø ÙÑÔ Ö Ø Ø Ó ÔÓÙ ÑÓÙ Ô Ö Õ Ø Ó Ô Ø ÑÓÒ Ó ÔÖÓ ÛÔ ÔÔ Óº ËØ Ò ÔÓÖ ÑÓÙ ÙØ ÔÖ Ô Ù Ò Ò Ö ô Ø ØÓÑ Ø ÓÔÓ Ñ Ø Ö Ü Ò Ñ Ñ Ö Ø Ô ÔÓÐÐ ÓÖ ÙÔÓÑÓÒ º Â Ð Ò ÙÕ ¹

11 ½¼ Ö Ø Û Ø Ò Ô Ñ Ò ÑÓÙ ÞÙ Ó Å Ö Ø Ó Ü ÕÛÖ Ø Ô ÑÓÙ Ó ÓÔÓÓ Ñ Ø Ö Ü Ò ÝÙÕÓÐÓ Ð Ø ÓÐ Ø Ñ ÔÓÙ ÔÖÓ ÙÝ Ò ÙØ Ø Ø ÔÓÖ º Ì ÐÓ ÔÓØ Ò Ö Ø Ó ÙÕ ¹ Ö Ø ÑÓÙ ÔÖÓ ØÓÙ ÓÒ ÑÓÙ Æ Ó Å ØÒ ô Ø Ò Ô Ñ Ò ÑÓÙ Ö Ã Ø ÖÒ º À Ø Ö Ü Ô ÓÙ Ø ÙÑÔ Ö Ø ØÓÙ Ø Ò Ô ÒØ ØÓ ÐØ Ö Ó Ò Ô ôüû ØÓÙ Ñ ÒØ Ø ÖÓÙ Ø ÕÓÙ Ø ÞÛ ÑÓÙº ÁÛ ÒÒ Æº Ã Ö ÒÒ

12

13 È Ö Õ Ñ Ò ½ Û ¾¼ ½º½ ÃÒ ØÖ ËØ ÕÓ Ø ³ Ö ÙÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾½ ½º½º½ Ò ÔØÙÜ ÊÓÑÔÓØ º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾½ ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ º º º º º º º ¾ ½º¾º½ ÊÓÑÔÓØ Å Õ Ò Å º º º º º º º º º º º º º º ¾ ½º¾º¾ Ù Ù ÊÓÑÔÓØ ³ Ð ÕÓ º º º º º º º º º º º º º º º ½º ËÙÒ ÓÖ Ø ØÖ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º ÇÖ ÒÛ Ø ØÖ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÊÓÑÔÓØ ÖÕ Ø ØÓÒ ½ ¾º½ Û º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ ¾º¾ Ì Ò ÈÖ ØÓÖ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º ÅÓÒÓÔÖ ØÓÖ ÛØ Ö ÓÑ º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º Ì Ò ØÓ ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ë Ø Ñ º º º º º º º º º º º º º º ¼ ¾º ÈÖÓØ Ò Ñ ÒÓ ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÈÐ Ó º º º º º º º º º º º º º ½ ¾º ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÈÐ Ó Ã Ò Ñ Ø ÐÙ º º º º º º º º º ¾ ¾º ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ Á Ö ÖÕ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÈÐ Ó ËÙÒ Ö Ø ôò ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÊÓÑÔ Ø ¾º É Ö Ø Ö Ø ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ º º º º º º º º ¾ Å ¹ Ô Ð Ô Ñ Ò ÊÓÑÔÓØ Å º½ Û º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º¾ Ô Ø ÅÓÒØ ÐÓÙ ÊÓÑÔÓØ Å º º º º º º º º º º º º Ò ÕÙØ Å (RL) º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º½ Ð Ö ÑÓ Ò ÕÙØ Å º º º º º º º º º º º º º º¾ ÈÖÓ Ð Ñ Ø Å Ö Ó ÒôÒ ôò Ä Ý ÔÓ ¹ ÛÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ÐØ ØÓÔÓ ÈÓÐ Ø º º º º º º º º º º º º º º º º º º ËÙÒ ÖØ Ü Ü ô Bellman º º º º º º º º º º Ð Ö ÑÓ Ô Ò Ð Ý Ü º º º º º º º º º º º º º º º º Ð Ö ÑÓ Ô Ò Ð Ý ÈÓÐ Ø º º º º º º º º º º º ¼

14 È ÊÁ ÉïÇÅ Æ ½ º ËÙÒ Õ ÉôÖÓ-Ã Ø Ø ÛÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾ º º½ ÓÔÓ ÉôÖÓÙ¹Ã Ø Ø º º º º º º º º º º º º º Ò ÕÙØ Å Ã Ò Ñ Ø ÐÙ º º º º º º º º º º º½ Ð Ö ÑÓ Å Fuzzy Q-Learning º º º º º º º º º º¾ Å Õ Ò Ñ Ô ÐÓ Ö ËÙÒ ÖØ ÒØ Ô ¹ Ó º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¼ º Ò ÕÙØ Å ÙØÓ ÒÓ Ñ Ò ÊÓÑÔ Ø º º º º º º º º º º º½ Ð Ö ÑÓ Å TD(λ) º º º º º º º º º º º º º º º º º¾ Å Ó Ó Ö ÑÑ ËÙÒ ÖØ ÈÖÓ º º º º º º º Å Ó Ó Ö ÑÑ ËÙÒ ÖØ ÈÖÓ Ã ¹ Ò ÒÛÒ Ó ÄÓ º º º º º º º º º º º º º º º º º È Ö Ñ Ø ÖÑÓ È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ ÔÓ¹ Ø Ð Ñ Ø ½¼¾ º½ Û º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¼ º¾ ËÕ Ñ RL ÊÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙ º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¼ º ÔÐ Ã Ò Ñ Ø ÐÙ Ñ ÈÐ ÓÒ ÞÓÒØ ÑÓ Ð Ù Ö ½¼ º º½ Ô Ù ËØ ÕÓÙ ÈÓÐÐ ÔÐ Ò ÐÙ Ò Ù¹ Òô º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½½ º º¾ ÙÖÛ Ø Û ÔÖÓ ÐÐ Ø Ò Ã Ò Ñ Ø ÌÓÔÓÐÓ ½¾¼ º º Ô Ø Ñ Ø Ø ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ö¹ Ñ È Ö ÓÖ ÑÓ ÃÒ º º º º º º º º º º º º º ½¾ º ÈÓÐÙ Ö ÖÛØ ÊÓÑÔÓØ Ä º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º ÖÑÓ ËÙÒ Ö Ø ÙØÓ ÒÓ Ñ Ò ÊÓÑÔ Ø º º º º º º º ½ ½ º ÍÔÓÐÓ Ø Ã ØÓ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¼ ËÙÑÔ Ö Ñ Ø ¹ Å ÐÐÓÒØ Ã Ø Ù Ò ³ Ö ÙÒ ½ º½ ËÙÑÔ Ö Ñ Ø º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º¾ ËÙÞ Ø º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º¾º½ ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ò ÕÙØ Å º º º º º º º º º º ½ º¾º¾ ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ã Ò Ñ Ø ÐÙ º º º º º º º º º º ½ º È Ö ÓÖ ÑÓ & Å ÐÐÓÒØ ÈÖÓ Ø º º º º º º º º º º º º ½ ½ Ð Ó Ö ½

15 Ã Ø ÐÓ Ó ËÕ Ñ ØÛÒ ¾º½ ÈÖ ØÓÖ ÔÓÙ ÐÐ Ð Ô Ö Ñ ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ º º º º º º º º º º ¾º¾ ÓÖ ÑÓÖ ÔÔ µ ÐÐ Ð Ô Ö ÔÖ Ø ÖÛÒ º º º º º ¾º ÈÖÓØ Ò Ñ Ò ÛØ Ö ÓÖ ÒÛ Ò ÔÖ ØÓÖ º º º º º º º ¾º Ô Ü Ó Õ Ö Ø n- ÑôÒ Ð Ù Ö º º º º º º º º º º º ¾º Ò ÓÑ Ð ÓÖ ÑÓÙ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ñ º º º º º º º ¾º Ò ÓÑ Ñ ÛÐ ÙÑ Ò - Ö ÖÕ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ ¹ Ø ØÓÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ò Ñ Ø ÐÙ Ñ n- ÑÓ Ð Ù Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º Ó ÙØÓ ÒÓ Ñ Ò ÓÕ Ñ Ø Û Ó Ò Ò ÒØ Ñ ÒÓ ÙÒ Ö ¹ Ø Ø ¹ Ø ÕÓ ÔÖ Ñ ØÓÔÓ ôòø Ö Ø ÔÓÙ boxpushing º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¾º Ç ØÖÓÕÓ ØÛÒ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Ø ÒØ ØÓ ÕÓ Ò ØÓÙ ÙØ ¹ ÒÓÑÓÙ ÔÖ ØÓÖ ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓ º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º½ ÅÓÒØ ÐÓ Ò ÕÙØ Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¼ º¾ Ð Ö ÑÓ Ò ÕÙØ Ñ ÙÒ Ñ Ó ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø ÑÓ º Ð Ö ÑÓ Q-Learning º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ¼ º Ð Ö ÑÓ SARSA º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º È Ö Ñ Ø ÓÔÓ Ô Ö Ñ ØÖÛÒ q θ Ñ Ø Ð Ø ØÓÙ s S º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º Ó ÙÒ ÖØ ÙÑÑ ØÓÕ Ñ Ø Ð Ø Ø Ø Ø Ò Ô ÖÔØÛ Ñ ÔÐ Ò Ñ Ø ÐÙ º º º º º º º º º Ð Ö ÑÓ Fuzzy Q-Learning º º º º º º º º º º º º º º º º º º º Ð Ö ÑÓ Joint Action Selection Mechanism - JASM º º º º Ð Ö ÑÓ Ñ TD(λ) º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º½ º¾ À ÔÖÓØ Ò Ñ Ò RL ÖÕ Ø ØÓÒ Ð ÕÓÙ º º º º º º º º º º º ½¼ ÓÔÓ Ô Ö Ñ ØÖÛÒ ÛÒ Ö ÖÛ Ø ÕÓ ¹ Ø Ð Ó ØÓ Õ ÓÙ Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¼

16 à Ìï ÄÇ ÇË ËÉÀÅï ÌÏÆ ½ º Å Ó ÐÑ Ò ÕÖÓÒ ÑÓÒ Ò ÔÓÕ ÙÒØ Ð ¹ Ø Ñ Ñ Û (decay factor) s =0.35 º º º º º º º º º ½¼ º Å Ó ÐÑ Ò ÕÖÓÒ ÑÓÒ Ò ÔÓÕ ÙÒØ Ð ¹ Ø Ñ Ñ Û (decay factor) s =0.75 º º º º º º º º º ½¼ º Å Ó ÐÑ Ø ÔÖôØ ½ ¼ ÔÓÕ ÙÒØ Ð Ø ¹ Ñ Ñ Û (decay factor) s =0.35 º º º º º º º º º º º º º ½¼ º Å Ó ÐÑ Ø ÔÖôØ ½ ¼ ÔÓÕ ÙÒØ Ð Ø ¹ Ñ Ñ Û (decay factor) s =0.75 º º º º º º º º º º º º º ½¼ º Ã Ò Ñ Ø Ð ÔÓÙ ÔÖÓ ÔØÓÙÒ s =0.75 s =0.35 s =0.05 º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½½½ º Å Ø Ñ ØÙÔ Ô Ð ØÓÙ ÐÑ ØÓ Õ Ñ Ø ÐØ Ø Ø Ü ÙÔ Ø Ò ÒÒÓ ØÛÒ Ð Õ ØÛÒ Ø ØÖ ôòûòµ Ù Ö Ñ ÒÓ ÖÓ ÙÒØ Ð ØôÒ Ñ Ñ Û Ñ Ø Ô 10 ÔÓÕ Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½½¾ º Å Ø Ñ ØÙÔ Ô Ð ØÓÙ ÐÑ ØÓ Õ Ñ Ø ÐØ Ø Ø Ü ÙÔ Ø Ò ÒÒÓ ØÛÒ Ð Õ ØÛÒ Ø ØÖ ôòûòµ Ù Ö Ñ ÒÓ ÖÓ ÙÒØ Ð ØôÒ Ñ Ñ Û Ñ Ø Ô 100 ÔÓÕ Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½½¾ º½¼ Å Ø Ñ ØÙÔ Ô Ð Ø ÔÖÓ Ô ØÓ ÙÒÓÐ ÖÓ Ñ ØÛÒ ÔÓÐ ØÛÒ Ø ÑôÒØÛÒ Ò ÙÑ ÒÛÒ Ñ Ø ØÓÔ ÛÒ Ö ÖÛ ÔÓÙ ÔÖ Ñ ØÓÔÓ Ø ÕÖÓÒ Ñ t Ô ÐÓÙ ØÓÙ ÔÖ ØÓÖ Ñ ÓÔ Ø Ò ÔÖÓ Ø - Ø ÕÓÙµ Ù Ö Ñ ÒÓ ÖÓ ÙÒØ Ð ØôÒ Ñ Ñ Û¹ Ñ Ø Ô 100 ÔÓÕ Ñ º º º º º º º º º º º º º º º º ½½ º½½ À Ò Ø Ò Ñ Ø ÐÙ Ø Ø Ò Ö ÔÖÓ ¹ Ø - Ø ÕÓÙº µ  ÛÖ Ø ÐØ Ø Ð LSoptimal (pseudo-inverse)º µ È Ö Ñ Ð ÔÓÐÙÔÖ ØÓ¹ Ö ÔÖÓ ÕÛÖ ÑÓÒØ ÐÓ ÓÔÓ ÔÖÓ ÙÝ Ñ Ø Ô 100 ÔÓÕ Ô Ù Ñ ÙÒØ Ð Ø s =0.5µº º º º º º º º º ½½ º½¾ Ñ ÓÙÖ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ô Ô ÛÒ Ò ÐÙ Ô Ù ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½½ º½ ÈÓÐÐ ÔÐ ÔÔ Ò ÐÙ ÒØ ØÓ Õ - Ø ÕÛÒ º º º ½½ º½ Ë ÐÑ ÔÖÓ Ø ÕÛÒ ÓÐ Ð ÖÓ ØÓ ÕôÖÓ Ö Ñ Ò ÐÙ Ñ ÛÒ Ô Ù º º º º º º º º º º º º º º º ½½ º½ Ë ÐÑ ÔÖÓ Ø ÕÛÒ ÓÐ Ð ÖÓ ØÓ ÕôÖÓ Ö Ñ Ò ÐÙ ½ Ñ ÛÒ Ô Ù º º º º º º º º º º º º º º º ½½ º½ Ë ÐÑ ÔÖÓ Ø ÕÛÒ ÓÐ Ð ÖÓ ØÓ ÕôÖÓ Ö Ñ Ò ÐÙ ¾ Ñ ÛÒ Ô Ù º º º º º º º º º º º º º º ½½ º½ Å Ø Ñ ØÙÔ Ô Ð ÐÑ ØÓ ÔÖÓ Ø ÕÓÙ ØÓ ÕôÖÓ Ø Ø Ñ Ø Ô Ô Ù ÔÔ ÓÖ ¹ Ø ôò Ò Ð ÛÒ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾¼

17 à Ìï ÄÇ ÇË ËÉÀÅï ÌÏÆ ½ º½ Ã Ò Ñ Ø Ð ÓÔÓ ÔÖÓ ÙÝ Ô ØÓ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ¹ Ø Ñ Ü Ð Ü ØÓÙ ÐÑ ØÓ ÙÒ ÖØ ØÓÙ ÕÖ ÒÓÙ ÔÐ ÖÛ Ð ØÓÙÖ Ø Ñ ¹ ÐÓ Ó ÔÖ ØÓÖ Ò Ò Ö Óµº ½¾½ º½ Ö ÛÒ Ñ Ø ØÓÔ µ ÐÓÙ ØÓÙ ÔÖ ØÓÖ º ³ÇÐÓ Ó ÔÖ ØÓÖ Ò Ò Ö Ó ÙÒ Ö ÞÓÒØ Ø Ò ÔÖÓ Ø ¹ Ø ÕÓÙº º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾¾ º¾¼ Ã Ò Ñ Ø Ð ÓÔÓ ÔÖÓ ÙÝ Ô ØÓ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ¹ Ø Ñ Ü Ð Ü ØÓÙ ÐÑ ØÓ ÙÒ ÖØ ØÓÙÕÖ ÒÓÙ Ñ Ø Ø ÔÓØÙÕ Ø Ò ÔÖÓÓ ÙØ Ò ÑÝ ØÛÒ ÔÖ Ø ¹ ÖÛÒ ½ Û º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾ º¾½ Ç ÔÖ ØÓÖ ÔÖÓ ÖÑ ÞÓÙÒ Ø Ö ØÓÙ ÙÒ Ñ Ò ÒØ ÔÓ Ö Ó Ò Ø Ò ÔÖ Ð ÔØ ÔÓØÙÕ Ò ÙÒ Õ Ò ¹ ÑÝ ØÛÒ ÔÖ Ø ÖÛÒ ½ Û º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾ º¾¾ Ã Ò Ñ Ø Ð ÓÔÓ ÔÖÓ ÙÝ Ô ØÓ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ¹ Ø Ñ Ü Ð Ü ØÓÙ ÐÑ ØÓ ÙÒ ÖØ ØÓÙÕÖ ÒÓÙ Ø Ø Õ Ö Ò Ø Ø Ø fail-disturb-fail ØÓÙ ÔÖ ØÓÖ ¾ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾ º¾ Ç ÔÖ ØÓÖ ½ ÔÖÓ ÖÑ ÞÓÙÒ Ø Ö ØÓÙ ÙÒ Ñ Ò ÒØ ÔÓ Ö Ó Ò Ø Õ Ö Ø Ò Ø Ø Ø fail-disturb-fail ØÓÙ ÔÖ ØÓÖ ¾ º º º º º º º º º º º ½¾ º¾ Ã Ò Ñ Ø Ð ÓÔÓ ÔÖÓ ÙÝ Ô ØÓ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ¹ Ø Ñ Ü Ð Ü ØÓÙ ÐÑ ØÓ ÙÒ ÖØ ØÓÙÕÖ ÒÓÙ Ø Ò Ô ÖÔØÛ complete fail (fully blocked) ØÛÒ ÔÖ Ø ÖÛÒ ¾ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¾ º¾ Ç ÔÖ ØÓÖ ½ ÔÖÓ ÖÑ ÞÓÙÒ Ø Ö ØÓÙ ÙÒ Ñ Ò ÒØ ÔÓ Ö Ó Ò Ø Õ Ö Ø Ø Ø complete fail (fully blocked) ØÛÒ ÔÖ Ø ÖÛÒ ¾ º º º º º º º º º º º º ½¾ º¾ ËÙ Ö Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø Ü Ð Ü ÐÑ ØÓ (modelbased vs. multi-agent approach) Ø Ò Ô ÖÔØÛ ÓÐ ØÓÕ ØÛÒ ÔÖ Ø ÖÛÒ ¾ (fully blocked)º º º º º º º º º º ½¾ º¾ Ë Ø Ñ ¹ÅÓÒØ ÐÓÙ ËÙ Ö Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø (modelbased vs. multi-agent approach) Ø Ò Ô ÖÔØÛ ÓÐ ØÓÕ ØÛÒ ÔÖ Ø ÖÛÒ ¾ (fully blocked)º º º º º º º º º º ½¾ º¾ ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ë Ø Ñ ËÙ Ö Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø (modelbased vs. multi-agent approach) Ø Ò Ô ÖÔØÛ ÓÐ ØÓÕ ØÛÒ ÔÖ Ø ÖÛÒ ¾ (fully blocked)º º º º º º º º º º ½¾ º¾ Ô Ø Ñ Ø Ø ÖÕ Ø ØÓÒ dof Ò Ñ Ø ÐÙ ÓÔÓ Ø Ð Ò ÙÔ Ô Ö ÓÖ ÑÓ Ñ ÓÙ Ø Ò ¹ ÓÙ ÕÛÖ Ù ÖÓ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½

18 Ã Ìï ÄÇ ÇË ËÉÀÅï ÌÏÆ ½ º ¼ Ô Ø Ñ Ø Ø Ø ÖÕ Ø ØÓÒ dof Ò Ñ Ø ÐÙ¹ ÓÔÓ Ø Ð Ò ÙÔ Ô Ö ÓÖ ÑÓ ÕÛÖ Ù ÖÓ ¹ µ Ñ Ø Ø Ô Ö ÐÐÓÒ ÙÒ Ù Ñ Ø ÖÛÒ ÒÓ ¹ Ñ ÒÛÒ ÑÔÓ ÛÒµ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¾ º ½ ÌÓ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ø Ñ Ø Ö Ô Ñ ØÓ Ø ÕÓ ËÕ ¹ Ñ º ½bµ Òô ÔÓ Ù ÖÓ Ñ Ð Ø ÒÓ Ñ Ò ÑÔ Ø ÖôÒØ Ð Õ Ø Ô Ø Ð Ø Ø Ù¹ ÒÓÐ Ö Ø Ð ØÓÙ Ô Ö Ñ ØÓ ËÕ Ñ º ½aµ º º º ½ ¾ º ¾ Ä ØÖ ôò Ø ÐÛÒ Ø ÔÓÙ quasi-static grasp º º º º º º º º ½ º ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ò Ô Ö Ø Õ Ö Ø ØÖ ôò Ø ÐÛÒ º º º º ½ º ÈÖÓ ÓÑÓÛ Ñ ÓÙ Ô Ñ ØÓÙ ÔØÓÑ Ò Ó ÙÒØ Ð Ø Ô ¹ Ð Ø ÖÓÙ º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º ËÙÒÓÐ Ò Ñ (Net Force) ÙÒ ÖØ ØÓÙ ÕÖ ÒÓÙ ¹ ÓÖ Ø ÔÓÕ Ñ ÙÒØ Ð Ø Ñ Ñ Û s =0.05µ º ½ º Å Ó Ø ØÖ ÛÒ ÐÑ ÓÖ Ø ÔÓÕ ÙÒØ ¹ Ð Ø Ñ Ñ Û s =0.05µ º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º ËÙÒÓÐ Ò Ñ (Net Force) ÙÒ ÖØ ØÓÙ ÕÖ ÒÓÙ ¹ ÓÖ Ø ÔÓÕ Ñ ÙÒØ Ð Ø Ñ Ñ Û s =0.35µ º ½ º Å Ó Ø ØÖ ÛÒ ÐÑ ÓÖ Ø ÔÓÕ ÙÒØ ¹ Ð Ø Ñ Ñ Û s =0.35µ º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º ËÙÒÓÐ Ò Ñ (Net Force) ÙÒ ÖØ ØÓÙ ÕÖ ÒÓÙ ¹ ÓÖ Ø ÔÓÕ Ñ ÙÒØ Ð Ø Ñ Ñ Û s =0.75µ º ½ º ¼ Å Ó Ø ØÖ ÛÒ ÐÑ ÓÖ Ø ÔÓÕ ÙÒØ ¹ Ð Ø Ñ Ñ Û s =0.75µ º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º ½ Ã ÑÔ Ð Ñ ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓ ÔÖÓ Ø ÑÔ Ð Ü Ð Ü Ñ ÓÙØ ØÖ ÛÒ Ó ÐÑ ØÓ ÙÒ ÖØ Ø ÔÓÕ Ñ ÓÖ Ø Ó ÙÒØ Ð Ø Ñ Ñ Û s ½ ¼ º ¾ ÈÖÓ ÖÑÓ ØÓÙ ÖÓ Ø ÐÓÙ Fingertipµ Ø Ö ØÓÙ ôòóù ØÖ ÙÒØ Ð Ø Ñ Ñ Û s =0.05 º º º º º º º ½ ¼ º È Ö Ñ Ø Ô Ö Ñ ÒÛÒ Ð ôò ÙÒØ Ð Ø Ñ Ñ Û s =0.75, 0.35, 0.05µ º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½ º ÈÖÓ ÓÑÓÛ Ó ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ Ø ÔÓÙ e-puck ÔÓÙ ÔÖ Ñ ØÓ¹ ÔÓ Ó Ò Ö box-pushing Ù Ö Ñ Ò ¹ Ø ÕÓ º º º ½ º ÔÓØ Ð Ñ Ø ÔÖÓ ÓÑÓÛ ÓÖ Ø ÔÓÕ º º º º º º ½ º µ Ç ÔÖ ØÓÖ Ô ØÙ Õ ÒÓÙÒÒ ØÖ ÝÓÙÒØÓ ÒØ Ñ ÒÓ ÔÖÓ Ø ¹ Ø ÕÓº µ Ç ÔÖ ØÓÖ Ô ØÙ Õ ÒÓÙÒÒ Ñ ô ÓÙÒ Ø Ò Ô Ø ØÓÙ ÒØ Ñ ÒÓÙ Ô Ø ¹ Ø ÕÓº º º º º º º º º º ½ º ËÕ Ñ Ø Ô Ò Ø ÙÒÓÐ ÖÕ Ø ØÓÒ Ð ÕÓÙ Ø Ò ÙÐÓÔÓ ÔÖ Ñ Ø ÙØÓ ÒÓ Ñ Ò ÓÕ Ñ Ø º º º º ½ º À ØÓÔÓ Ø Ò marker ÖÓÑÔ Ø Ø ÔÓÙ e-puck º º º º º º ½

19 à Ìï ÄÇ ÇË ËÉÀÅï ÌÏÆ ½ º À ÙÒÓÐ Ô Ö Ñ Ø Ø Ü Ñ ØÓÙ ÒØ ØÓ ÕÓÙ markers ØÓÔÓ Ø Ñ ÒÓÙ Ø ÖÓÑÔ Ø ØÓ Õ Ö Þ Ñ ÒÓ ÒØ Ñ ÒÓ Ø Ó ÓÖ Ø Ô Ö ÔØô ÔÓÙ µ Ó Ñ Õ Ò Ñ ÕÒ ¹ Ð Ø Ò Ò Ò Ö µ Ø Ò Ô ÖÔØÛ ÔÓÙ ÙØ Ò Ö¹ ÓÔÓ Ø º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ º ¼ À Ò Ø Ô Ö Ñ Ø Ø Ü ÔÛ Ô Ö Õ Ø Ô Ø Ò Ñ Ö ÓÔÓ Ö Ø ØÓÔÓ Ø Ñ Ò Ö ô Ô ÒÛ Ô ØÓÒ ÕôÖÓ Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¼ º ½ ËÙÒÓÐ Ô Ö Ñ Ø Ø Ü Ø Ò ÙÐÓÔÓ ÔÖ Ñ Ø ÙØÓ ÒÓ Ñ Ò ÓÕ Ñ Ø º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½ º ¾ ËÙÒ Ö Ø Õ Ö Ñ ÒØ Ñ ÒÓÙ Ö Ø ÔÓÙ box-pushing µ Ñ Û Ó ÔÖ Ñ Ø ôò ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Ø Ø ÔÓÙ e-puck Ñ ÔÓØ Ð Ñ Ø Ò Ô ØÙÕ ô ØÓÙ ÒØ Ñ ÒÓÙ ÔÖÓ Ø ¹ Ø ÕÓº Ô Ð Ý ØÓÙ ÔÖ Ñ Ø Ó ÕôÖÓÙ Ö Ñ Û Ø ÑÓÒ ÓÔØ ÕÒ Ð Ø º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ¾ º Ò Ø ÕÒ Ò ÖÓÑÔÓØ ôò ÓÕ Ñ ØÛÒ ÒØ Ñ ÒÓÙ ½ º½ Ò ÖÖ ÕôÑ Ò ÖÓÑÔÓØ ÐÙ ¹ µ º º º º º º º º º º º º º ½ ¾ º¾ Ò ÖÖ ÕôÑ Ò ÖÓÑÔÓØ ÐÙ ¹ µ º º º º º º º º º º º º º ½

20 Ã Ø ÐÓ Ó È Ò ÛÒ º½ È Ö Ñ Ø Ô Ö Ñ ØÖÓ Ø Ò Ô ÖÔØÛ Ø ÔÐ Ò Ñ ¹ Ø ÐÙ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½¼ º¾ ÓÖ Ø Ò Ñ Ø Ð Ô Ö Ñ Ò Ô Ø Ò ÔÖÓØ ¹ Ò Ñ Ò ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ö Ñ Ø Ð ÔÓÙ Ô Ö Ñ Ó Ó ÙÔÓÐÓ ÑÓ Ø Ý Ù Ó Ò ØÖÓ J + ½½¼ º ÉÖ ÒÓ Ô Ù ÙÒ ÖØ Ñ Ø Ò Ò ÐÙ ØÓÙ ÕôÖÓÙ Ö º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½½ º È Ö Ñ ØÖÓ Ø Ø ÖÓÑÔÓØ Ð º º º º º º º º º º º º º ½ º È Ö Ñ Ø Ô Ö Ñ ØÖÓ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½

21 Ã Ð Ó ½ Û

22 ½º½ ÃÒ ØÖ ËØ ÕÓ Ø ³ Ö ÙÒ ¾½ ½º½ ÃÒ ØÖ ËØ ÕÓ Ø ³ Ö ÙÒ Ì ÕÖÓÒ ÖÓÑÔÓØ Ù Ø Ñ Ø ÐÓ ÒØ Ò Ø Ð ÓÙÒ Ö Ô Ö ÐÐÓÒØ ÔÓÙ Ò ÙÒ Û Ñ Ö ô Ô Ö Ø Ö Ñ (Partially Observable) ÙÒ Ñ Ñ Ø ÐÐ Ñ Ò Ñ Ø Ø µ ØÓÕ Ø Ñ Ñ ÒØ Ñ Ø Ø Ñ ÓÑ Ñ Ò (Unstructured)) Ù ÙÒ Õ (Continuous)º ܳ Ø ÙØ Ø ÔÓÐÙÔÐÓ Ø Ø ÔÓÙ Õ ØÞ Ø Ñ Ø ÔÖ Ñ Ø ÙÒ ¹ Ø Õ Ö Ø Ö Ø ØÓÙ Ô Ö ÐÐÓÒØÓ ÖÓÑÔÓØ Ö Ø ÕÖÓ¹ Ò ÖÓÑÔÓØ Ù Ø Ñ Ø Ò Ô Ö Ø ØÓ Ò Ò ÛÑ ØôÒÓÙÒ Ñ ÒØ Ñ ÆÓ ÑÓ Ò Ø ô Ø Ò Ò ÒØ Ò Ñ ÒÓÙÒ Ö ÓÖ Ò Ð ØÓÙÖ¹ Ó Ò Ñ Ð Ö Ü ÓÔ Ø º Å ÔÖôØ ÖôØ ÐÓ Ô Ò ÔÓÙ ÔÖÓ ÔØ Ô Ø Ô Ö Ô ÒÛ Ò Ø Ö ô ÒÒÓÓ Ñ Ñ ØÓÒ ÖÓ ÆÓ ÑÓ ¹ Ò º Ò Ñ ØÓÒ ÖÓ ÆÓ ÑÓ Ò ÑÔÓÖ Ò ÛÖ ÓÙÑ Ø Ò Ö Ñ Ø ÙÒ Û Ò ÒÓÐÓ ÓØ ØÛÒ Ó ÓÔÓ Ô Ö Ð Ñ ÒÓÙÒ Ø Ò Ò Ø Ø ÐÓ Ý Ø Ò Ò Ø Ø Ñ Ñ Û Ø ÑÔ Ö Ø Ò ÔÖÓ ÖÑÓ¹ Ø Ø Ø Ò Ø Ø º À Ø ÔÛ ÑÛ Ò Ö Ó ÓÖ ÑÓ Ø ÆÓ ÑÓ Ò ÑÔÔØ ØÓ Ô Ó Ø Ó Ø ÐÓ Ó Ó Ø ÝÙÕÓÐÓ ºººÅ Ø Ö Ò ÒÓ Ø Ò Ø Ø ÓÔÓ Ñ Ø Ü ÐÐÛÒ Ô Ö Ð Ñ Ò Ø Ò Ò Ø Ø Ø ÐÓ Ý Õ ÑÓ Ø ÔÐÙ ÔÖÓ Ð Ñ ØÛÒ Ø Ö Ñ Ò Ý Ø Ø Ò Ô ÖÔÐÓ ÛÒ ôò ô Ø Ñ Ñ Û ÑÔ Ö ôòººº ÒÓ ÑÓ Ò ÒØ ØÓÔØÖÞ Ñ ÙÖ Ø Ö ¹ Ø Ö Ò Ø Ø Ø Ò ØÓÙ Ô Ö ÐÐÓÒØ Ñ Ò ÒØ Ð Ñ Ò Ñ Ø Ø ÔÖ Ñ Ø ÖÛ Ñ Ø ÙÒ Õ Ò ÙÑÔ Ö ÒÓÙÑ ØÓÒ ØÖ ÔÓ Ñ ØÓÒ ÓÔÓÓ ÔÖ Ô Ò Ò Ö Ó Ñ ºº º ÅÔÓÖÓ Ñ Ò ÕÛÖ ÓÙÑ Ø Ò ÆÓ ÑÓ ¹ Ò ÓÐÓ Ì ÕÒ Ø º À ÓÐÓ ÆÓ ÑÓ Ò Õ Ø Ü Ð Ü (Gradation)) ÙØÓ¹ÓÖ ÒôÒ Ø Ñ Ô Ò Ð Ñ Ò Ñ ÒÓ ØÖ ÔÓ ÕÓÐ Ø Ñ Ø Ò ÒØ Ñ ØôÔ ÔÖÓ Ð Ñ ØÛÒ ÕÖ ÑÓÔÓ ôòø ÐÓ Ó Ò Ò Òô Õ Ø ÙÒ Ø Ø Ø Ö Ø Ò Ø Ø ÒØÐ Ý ÙÐÐÓ Ø º ÈÓÐ ¹ ØÓ Õ Ó ÔÓØ Ð ØÓ ÓÒ Ø Ì ÕÒ Ø ÆÓ ÑÓ Ò Þ Ø Ø ÕÖ ÙÔÓÐÓ Ø ôò ÑÓÒØ ÐÛÒ ÖÕôÒ Ñ Ò ÔÐ Ó ØÓ ÓÔÓÓ Ò ô ÓÖ Ñ ÒÓº ³ÇØ Ò ØÓ ÔÐ Ó Ô Ò Ò ÓÖ Ñ ÒÓ Ø Ø ÖÕ¹ Þ Ò Ò Ø ÒØ Ð ÔØ Ü Ö Ø Ñ ÔÓÙ ÔÓ ØÓ Ò Ø Ø ÔÛ ÔÖÓ ÖÑÓ Ø Ø Ø Ù Ð Ü Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ Ò ÙÒ Õô Ñ Ø Ð¹ Ð Ñ ÒÓ Ó ÑÓº ½º½º½ Ò ÔØÙÜ ÊÓÑÔÓØ ³ Ò Ô ØÓÙ Ó Ø ÕÓÙ ÐÓ Ô Ò Ø ÖÓÑÔÓØ Ô Ø Ñ Ø ÕÒÓÐÓ Ò Ó Õ Ñ ÙÐÓÔÓ ÖÓÑÔÓØ ôò Ñ Õ Ò ÑôÒ Ù Ø Ñ ØÛÒ Ø ÓÔÓ Ò ÒØ Ò Ø ÐÓ Ò ÔÓÐ ÔÐÓ Ö Ò ¹

23 ½º½ ÃÒ ØÖ ËØ ÕÓ Ø ³ Ö ÙÒ ¾¾ Ø Ù Ô Ö ÐÐÓÒØ º Ç Ô Ö Ó Õ Ñ Ò ÔØÙÜ ÖÓÑÔÓØ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ Ñ ÓÙÖ ÔÓÐ ÔÓ ÓØ ÙÔÓ Ù Ø Ñ Ø Ô Ö Ø Ø Ø Ò ÔÓØ Ð Ñ Ø Ð ØÓÙÖ Ò ÖÓÑÔ Ø ÔÛ Ø Ö Ø Ü ÒÕÒ Ù¹ Ù Ö Ñ ÒÛÒ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ÑÓÒ Ð ØôÒ ô Ñ Ó ÓÐÓ¹ ØÖ Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ Ö Ó ÓÔÓ ÑÛ Ò ÙÒ Û Ø ÐÐ Ð Ñ ÒÓ Ò ÒÓÐÓ Ø ÖÛÒ Ù Ø Ñ ØÛÒ Ð ÕÓÙ ÔÓÙ ÙÒ ØÓÙÒ Ò Ù Ö Ñ ÒÓ ÖÓÑÔÓØ Ô Ö ÐÐÓÒ ØÓ ÓÔÓÓ Ø ÙÒ Õ Ð Ø Ò Ð Ý Ø Ò Ñ ÔÓÐ Ù Ö Ñ Ò Ö º ÈÓÐ Ù¹ ÕÒ Ñ Ñ Ö Ðл ÔÓ Ð Ø ÙÔÓ Ñ ÛÒ Ñ Ø ÓÔÓ Õ ÞÓÒØ ÙØ Ø ØÑ Ñ Ø ÔÓÙ ÙÒ ØÓÙÒ Ò ÖÓÑÔÓØ Ø ¹ Ñ Ô ØÓ Ò Ø Ò Ô Ò Ö Ñ ØÓÙ Ò Õ ØÓÒ ÔÐ Ö Ô Ò Õ Ñ ØÓÙº Ã Ò Ó ÙÒ Ù Ñ Ö Ô Ö ÐÐÓÒØÓ ÜÓÔÐ ÑÓ (hardware) ØÓÙ ÖÓÑÔ Ø Ô ÖÓÙ Þ Ò Òô Ò Ó Ñ Õ Ò ÔÖ Ð Ñ Õ ÙÐÓÔÓ º Ô ÔÐ ÓÒ ÖÓÑÔÓØ ÙÑÔ Ö ÓÖ Ó ÓÔÓ ÕÓÙÒ Õ Ø Ñ ÔÖÓ Ø ÔÓÙ hard - coded ÙÕÒ ÔÓØÙ Õ ÒÓÙÒ Ø Ò ÕÓÙÒ Ò ÒØ Ñ ¹ ØÛÔ ÓÙÒ Ò ÔÖ Ð ÔØ Ø Ø º Ô Ø Ô Ö Ô ÒÛ ÐÓ Ô Ò ÔÖÓ ÔØ Ø Ó Ñ Õ Ò ÖÓÑÔÓØ ÔÖ Ô Ø Ø Õ ÑÓ Ø Ò ÔÖÓ Ð Ý ÔÖ ÓÔØÓ Ò ØÖÓÔÓÔÓ ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ØÓÙ ÖÓÑÔ Ø ô Ø Ò Ô Ö ÓÖ¹ ØÓ Ô Ó Ö ØÓÙº ÓÑ ÒÓÙ Ø ÙØ Ò Ñ Ü Ö Ø ÔÔÓÒ Ò ÓÐÓ Ò ÒØ ØÓ Ñ Ø ÑÔÓÖÓ Ñ Ò ÕÓÙÑ ÖÓÑÔ Ø Ø ÕÒ Ø ÓÒØ Ø Ø µ ÔÓÙ ÑÔÓÖÓ Ò Ò Ð ØÓÙÖ Ó Ò ÙØ ÒÓÑ ÔÐ Ò ÖôÔÓÙ ÓÐÓ ÓÒØ Ø Ø µ Ñ Ô Ö ÓÖ Ñ Ò Ñ ÓÑ Ñ Ò Ô Ö ¹ ÐÐÓÒØ ÕÛÖ Ò ÙØÓÑ ØÓÔÓ ÓÙÑ Ø Ò Ø Ò Ø ÒØÐ Ý Ò ÔØÙÜ Õ Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ Ñ Û Ø ÐÐ ÐÓÙ ÙÒ Ù ÑÓ Ø ÕÒ ¹ ôò Å Õ Ò Å (Machine Learning) ½ º ÇÙ Ø Ø ÕÓ ô ÔÓØ Ð Õ Ò ÔØÙÜ ÖÓÑÔÓØ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ ÔÓÙ Ò ÛÑ Øô¹ ÒÓÙÒ ÔÓ ÑÓÖ ÙÒ ØÓØ ØÛÒ Ð ØÓÙÖ ôò ÙØÓ¹ÔÖÓ ÖÑÓÞ Ñ Ò Ò ÔØÙÜ Ñ Õ Ò Ñ (Developmental Learning) Ô ØÖ ¹ ÔÓÒØ Ø ÖÓÑÔ Ø Ò Ñ ÓÙÖ Ó Ò Ø ØÓÙ Ø Ö Ò Ø Ö Ò Ô Ö Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ ÔÖÓ ÖÑÓÞ Ñ Ò Ø Ø Ò Ø Ø ÔÛ Ø Ò Ò ÔÖÓ ÔØÓÙÒº Ç Ô Ö Ô ÒÛ ÖÕ ÕÓÙÒ Ó Ø Ò Ò ÔØÙÜ Ñ Ò ÔÖÓ ØÓ ÕôÖÓ Ø ÖÓÑÔÓØ ÓÔÓ Ô ÒØÖôÒ Ø Ø Ò ÙØ ¹ ÒÓÑ ÙØÓ¹ÓÖ ÒÛ Ù Ø Ñ ØÛÒ ÖÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙ Ø ÓÔÓ Ò Ü ÖØôÒØ Ô Ø Ò ØÓØ Ò Ø Ñ Ò ÖÓÑÔÓØ Ö º À ÔÖÓ ÙØ Ð Ø ÙÕÒ ÙÔ ØÓÒ ÖÓ Ò ÔØÙÜ ÊÓÑÔÓØ (Developmental Robotics) º À Ø Ô Þ Ô Ø Ò Ò ÔØÙÜ ÝÙÕÓÐÓ Ø Ò Ò ÔØÙÜ Ò ÙÖÓ¹ ÐÓ º À Ò ÔØÙÜ ÖÓÑÔÓØ ÔÖÓÕÛÖ Ò Ñ Ô Ö Ô ÒÛ Ô Ø Ò Ð ÔÖÓ ÔÓÙ ØÓ ÖÓÑÔÓØ Ø Ñ Õ Þ Ø Ò ô Ð Ò Ù Ö Ñ ÒÓ ÔÖÓ ÓÖ Ñ ÒÓ ÔÖ Ð Ñ ÔÛ Ó Õ Ñ ÔÓÖ ÔÖÓ Ñ

24 ½º½ ÃÒ ØÖ ËØ ÕÓ Ø ³ Ö ÙÒ ¾ Ô ÙÑ Ø ¹ Ø ÕÓµº ÒØ Ø Ò ÔØÙÜ ÖÓÑÔÓØ Ö ÙÒ Ø ¹ Ò Ø Ø ØÓÙ ÖÓÑÔ Ø ÒØÐ Ý Òô ÙÑÔ Ö ÓÖ ÔÓÙ ÑÔÓÖ ØÓ ÓÒ Ò Ð Ý Ñ Û Ò Ö ôò ÔÓÙ Ò ÞÓÒØ Ô ØÓ Ó Ò Ñ ¹ Ò Ø ØÓÙ Ù ÑÓÖ ÓÐÓ Ø ÙÒ Ñ ÓÑ ØÓÙ Ô Ö ÐÐÓÒØ ØÓÙ º Ë ÙØ ØÓ Ñ Ó Û Ø Ò Ô ÑÓ Ò Ó Ñ ÔÓ Ò Ò Ô Ø ÔÓÙ ÙÔ ÖÕ Ø ô Ø Ò ÑÔÓÖ ÓÙÑ Ø ÙÒ Õ Ò ÒØ Ð Ó ¹ Ñ Ø Ù ÓÐ ÔÓÙ ÔÖÓ ÔØÓÙÒº ÈÖ Ô ÐÓ Ô Ò Ò Ð ÓÙÑ ÙÔ Ý Ø ØÓÙ Ò ÖôÔÓÙ Ò Ô ÙÑ Ø Ò Ð ÕÓÙÒ Û Ð Ø Ö Ò Ô Ó ÒÛÒÓ Ò Ñ µ Ø ÖÓÑÔ Ø Ñ Û ÙÝ ÐÓ Ô Ô ÓÙ ÒØÓÐôÒ (Higher Level Commands) Òô Ò Ô Ü Ö Ø ÓÙÖ Ø ÒÓÙ Ò ÒÓÙÒ Ð ÔØÓÑ Ö ÒØÓÐ Ñ Ò Ö ØÓ ØÓÙ ÙØ ÖÓÐ ÔØÓÙº À Ù ÓÐ ÐÓ Ô Ò ÔÓÙ ÔÖÓ ÔØ Ô ÙØ Ø Ò Ð ØÓÙÖ Ô Ø ÓÔÓ ÔÓØ Ð ÓÙ Ø ¹ ÔÖ Ð Ò ÙÒ Ø Ø Ø Ò ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø Ø Ò ÖÓÑÔ Ø Ø ÐÐ Ð ô Ø Ò ÒØ Ð Ñ Ò Ø Ò Ø Ð Ø ØÓ ÙÝ ÐÓ Ô Ô ÓÙ ÒØÓÐ ÒÛ Ø Ò ÖôÔ Ò ¹ Ù Ô Ö ÐÐÓÒØ º À ÙØ ÒÓÑ ÒÓ Ø Ò ÔØÙÜ ØÛÒ ÖÓÑÔÓØ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ Ò Ò Ò Ó Ô Ó ÔÓÙ Ð ÐÓ Ô Ö Ø ÖÓ ØÓ Ò ÖÓÒ Ø ÖÓÑÔÓØ Ø Ò Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò º ÈÖ Ø Ü ÐÜ Ø Ò ÙÖÓÐÓ ÕÓÙÒ Ñ Ø Ø Ò Ø ÓÑ ØÓÙ ÐÓÙ Ò Ô Ö Ø Ø Ò Ñ ÐÓ Ñ ÔÖÓ ÓÖ Ñ Ò Ô Ø Ò ÖôÔ Ò ÓÒ º ÌÓ Ò ÔØÙÜ ÔÖ Ö ÑÑ Ø Ò ÖôÔ Ò ÓÒ Ò Ø Ò Ò Ô Ö Ø ÖÓ Ò Ô Ø Ô Ø Ù Ò ÔÓÐÐÓ Ô ØÖ Ô ØÓÙ Ò ÖôÔÓÙ Ò Ò ÔØ ÓÙÒ ØÓ ÑÙ Ð ØÓÙ Ô Ø Ö Ð Ñ ÕÖ Ø Ò Ò Ð Û Ñ Û ÑÔ Ö ôò ÔÖ ¹ Ñ Ø ÕÖ ÒÓ ¾ º Ò ØÖÓ Ø Ò Ö ÙÒ Ñ ÔÓØ Ð Ñ ÒØ ÔÖÓ Ô ÓÔÓ Õ Ø Ð Ø Ø Ð ÙØ ÕÖ Ò Ø Ò Ø Ù ÙÔÓÐÓ Ø ôò ÑÓÒØ ÐÛÒ ÔÓÙ Ô ØÖ Ô Ò Ø ÖÓÑÔ Ø Ò Ò ÔØ ÜÓÙÒ Ø ¹ Ò Ø Ø ØÓÙ ÙØ ÒÓÑ Ñ Û ÐÐ Ð Ô Ö Ñ ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ØÓÙº Ì ØÓ Ù Ø Ñ Ø ÑÔÓÖÓ Ñ Ò Ø Õ Ö Ø Ö ÓÙÑ Û Ò ÔØÙÜ ÖÓÑÔÓØ Ù¹ Ø Ñ Ø º ÙØ ÔÖÓÔÓ Ø Ø ÛØ Ö ÖÕ Ø ØÓÒ Ò Ô Ö Ø ØÓÙ ÖÓÑÔ Ø ÔÖ Ô Ò Ñ ÓÙÖ Ø ÙØ Ñ Ø Ñ ÙÜ Ø ØÖ ÔÓ Ñ Û Ñ Ø ØÓ Ò ÔØÙÜ º Ç Ø ÕÓ ÙØÓ ØÓÙ Ò ÓÙ Ö ÙÒ Ø Ó Ô ÓÙ Ò Ò Ô ØÖ Ý Ø Ñ ÓÙÖ Ò ÔØÙÜ ÙØ ÒÓÑÛÒ ÖÓÑÔÓØ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ Ø ÓÔÓ Ò ÒØ Ò Ñ Ðô ÓÙÒ ÒÓ Ø Ò ÔÓ Ø ¹ ÓÙÒ Ò Ò Ø Ø ÙÐÐÓ ÑÓ Ð Ý ÔÓ ÛÒ Ö Ñ Û Ø ÐÐ Ð Ô Ö ØÓÙ Ñ ØÓ Ò ÖôÔ ÒÓ Ô Ö ÐÐÓÒº Ç Ñ ÖÓÔÖ ÑÓ Ø ÕÓ ØÓÙ Ö ÙÒ Ø Ó ÔÐ ÓÙ ØÓ ÓÔÓÓ ÒØ Ø Ô ÖÓ Ö ÙÒ Ø ÔÖÓ Ô ØÓ ÓÔÓÓ Ô Ö Ö Ø Ø ÙÔ ÐÓ Ô ØÑ Ñ Ø ÙØ Ø ØÖ Ò Ô Ø Ñ ÙÑ ÓÐ Ñ Ñ Ó ØÖ ÔÓµ Ø Ñ ÓÙÖ Ò ÛÒ Ø ÕÒ ôò ÔÖÓ Ø Ò Ò ÔØÙÜ ÔÓ ÓØ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ Ø ÕÒ ¹

25 ½º½ ÃÒ ØÖ ËØ ÕÓ Ø ³ Ö ÙÒ ¾ Ø ÒÓ ÑÓ Ò Ô Ø Ò ÐÐ ÑÑ Ûµ ÙÒ ÓÖ Ø Ò Ð Ø Ö ¹ Ø Ò ôò ÓÐÓ ÒÓ ÑÓ Ò º À Ô ÖÓ ØÖ Ø Þ ØÓ Ù Ö Ñ ÒÓ ØÓÑ ÔÓÙ ÓÖ Ø Ò Ò ÔØÙÜ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ôò (Multi-Agent) Ù Ø Ñ ØÛÒ Ð ÕÓÙ ÖÑÓ Ô Ü ÓÙ Ò Ò ØÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º À Ø Ò Ø ÔÓÐÙÔÐÓ Ø Ø ØÛÒ ôò ÓÐÓ ÒÓ ¹ ÑÓ Ò ÔÓÙ ÙÒØ ÐÓ Ò Ø Ò Ø Ð Ô Ü ÛÒ Ö ôò ÑÔÓÖ Ò Ó Ñ ÒØ Ñ Ô Ø Ò Ñ ÙÒ Ø Ñ ØÓÐÓ ÔÓÙ Ñ Ð Ø Ô ¹ Ø Ñ Ø Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò ÒØ ØÖÓ Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò ÑÔÓÖ Ò Û Ð Ø Ö Ô Ø Òô ØÛÒ ôò ÔÓÙ ÒÓÒØ Ø Ó¹ ÐÓÙ Ó ÒØ Ø Ø Ø Ñ ÓÙÖ Ò ÔØÙÜ Ù ÙôÒ Ù Ø Ñ ØÛÒ ÒôÒ Ò ÒØ Ñ ØÛÔ ÓÙÒ ØÓ Ù Ö Ñ ÒÓ ÔÔ Ó ÔÓÐÙÔÐÓ Ø Ø º Å ÙØ Ò ÒÒÓÓ Ñ Ø Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò ÔÖ Ô Ô Ö Ø Ø Ò Ñ Ñ Ö ô Ø ÓÐÓ ÒÓ ÑÓ Ò Ø ÓÐÓ ÒÓ ÑÓ Ò ÔÖ Ô Ò ÔÓ Õ Ø Ð ØÓÙÖ Ö ô ÔÛ Ø Ð Ø Ö Ù Ø Ñ Ø Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò º ³ÇÑÛ Ò Ø Ø ÔÖ Ô Ò ÙÔ ÖÕÓÙÒ Ò ÖÕ Ø ÒÓ ÑÓ Ò Ø ÓÔÓ ÑÔÓÖ Ò Ò Ò Þ Ø Ñ Û Ñ Ø ØÓ ÙÒ Ö Ø Ñ Ð Ø ÔÓÙ ÓÖÓ Ò Ø Ó ÓÐÓ Ù Ø Ñ Ø Ó Ù Ø Ñ Ø Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ¹ Ò º ³ ÕÓÒØ ÓÖ Ø ÒÒÓ Ñ Ø ÓÔÓ ÔÖÓ ÞÓÙÑ Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ ØÓ Ô Ó Ø Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò ÑÔÓÖÓ Ñ Ò ÔÖÓÕÛÖ ¹ ÓÙÑ Ø Ò Þ Ø Ñ Ö Ñ Ó ÓÐÓ Ò ÛÑ ØÛ ÒÓ ÑÓ Ò Ø ÖÓÑÔÓØ Ù Ø Ñ Ø Ø ÓÔÓ Ñ Ð ØÓ Ñ ÓÔÓ Þ Ø ØÓ ÙÖ Ø ÖÓ Ô ¹ Ø ÑÓÒ Ô Ó ÔÓÙ Ò ÒÛ Ø Û ËÙÒ Ø Ñ (Connectionism) º Ë ÙØ Ø Ò ÔÖÓ ÒÓ ÑÓ Ò Ô Þ Ô Ò Ñ ÐÓ Ö Ñ ØÓ ¹ Õ ÛÒ Ô Ü Ö ÔÓÙ ÙÒ ÓÒØ Ð Ñ Þ Ñ ØÓ Ò Ò Ø Ð Ñ ÔÐ Ð ØÓÙÖ ÔÛ Ô Ö Ñ Ø Æ ÙÖÛÒ ØÙ µ ½ º ËØ Ò Ö¹ ÔÓÙ Ô ÖÓÙ ÞÓÙÑ ô Ü Ø ÞÓÙÑ Ø Ò ÔÖÓ ØÓÙ ËÙÒ Ø ÑÓ (Connectionism) Ô Ñ ÓÖ Ø ÓÔ ¹ ÙØ Ò Ø ÒÛ Ô Ø ¹ Ñ (Cognitive Science) ÒÛ Ô Ø Ñ Ñ Ð Ø Ø Ð ØÓÙÖ ØÓÙ ÐÓÙ Ñ ÙÒ Ù Ñ ÓÖ Ø ôò ÒÛ ôò ÒØ Ñ ÒÛÒµ ¾ º ÙØ ÔÖÓ ÕÖ ÑÓÔÓ ØÓÒ ËÙÒ Ø Ñ Ò ô Ô ÒØ ÖÛØ ¹ Ñ Ø ÔÓÙ Õ ØÞÓÒØ Ñ Ø Ò Ò ÖôÔ Ò Òô» ÒØÐ Ý Ð ÔØÓÒØ Ô Ø ÒØ Ð ÔØ Ñ ÕÖ Ø ÙÐÐÓ Ø (Reasoning)º Ç ËÙÒ Ø Ñ ¹ ØÓ ÔÐ Ó Ø ÒÛ Ô Ø Ñ ¹ ÔÓØ Ð ÓÙ Ø Ñ ÛÖ Ô Ü Ö ÔÐ ÖÓ ÓÖ ôò º ÒØ Ø Ñ Ø Ð Ù Ø Ñ Ø ÔÓÙ ÕÖ ÑÓÔÓ Ó Ò ÙÕÒ ÐÓ Ó Ò Ò Ù Ø Ñ ÒÓÙ Ö ÖÕ ØÓ Õ Ö Ñ ØÛÒ ÙÑ ÐÛÒ Ñ Ö ØÖ ÔÓ Ø Ù Ø Ñ Ø ÔÓÙ ÞÓÒØ Ø Ò ÔÖÓ ØÓÙ ËÙÒ Ø ÑÓ Ø ÖÞÓÒØ Ø Ò Ô Ö ÐÐ Ð Ô Ü Ö ÙÔÓ¹ ÙÑ ÐÛÒ ÕÖ ÑÓÔÓ ôòø Ø Ø Ø Ø Ø ÒØ ÐÓ Ó ¹ Ò Ò Ø Ñ Ø ØÖÓÔ ØÛÒ ÔÐ ÖÓ ÓÖ ôòº Ô ÔÐ ÓÒ ÔÖÓ ØÓÙ ËÙÒ¹

26 ½º½ ÃÒ ØÖ ËØ ÕÓ Ø ³ Ö ÙÒ ¾ Ø ÑÓ Þ Ø ÑÓÒØ Ð ÔÓÙ Ñ ÓÙÖ Ó ÒØ Ø Òô Ø Ò Ø Ò ÙÖÓ Ù ÓÐÓ (Neurophysiology) ØÓÙ ÐÓÙ Òô Ô Ö ÐÐ Ð ÔÖÓ¹ Ô Ò Ò ÛÑ Øô ÙØ Ø Ð ØÓÙÖ Ø Ø Ø Ö Ø Ò Ô Ø Ø Òô º ËØ Ò Ö Ñ Ù Ó Ø Ñ ÙØ Ò Ø Ò ÔÖÓ ØÓÙ ËÙÒ Ø ÑÓ ØÓ Ù Ö Ñ ÒÓ ØÓÑ Ø ÒÛ Ô Ø ¹ Ñ Ø Ô Ö ÐÐ Ð Ð Ô Ü Ö ÙÔÓ¹ ÙÑ ÐÛÒ ÔÖÓ Ô ôòø Ò Ò Õ ÓÙÑ ØÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Ñ ÔÖ ØÓÖ Ñ Ô Ö Ñ ÙÑÔ Ö ÓÖôÒ ÙØÓ¹ Ô Ð Ý ÙØÓ¹ÓÖ ÒÛ Ø ô Ø Ò ÑÔÓÖÓ Ò Ò ÒØ Ô Ü ÖÕÓÒ¹ Ø ÙÒ Ñ Ñ Ø ÐÐ Ñ Ò Ô Ö ÐÐÓÒØ º ÌÓ Ô Ó ÔÓÙ Ð ÔØ Ì ÕÒ Ø ÆÓ ÑÓ Ò Ò Ø Ö ÙÖ º ÕÓ¹ Ð Ø Ñ ÓÖ Õ Ñ ØÛÒ Ò Ô Ö Ø Òô ÓÖ Ø Ñ ¹ ÓÙ Ø Ò ÔÐÙ Ø Ø Ø Ø ÓÑ Ò Ø Òô Ó¹ Ö Ø Õ Ñ Ø Ø Ò ÙØÓÑ ØÓÔÓ Ñ Ò Ñ Õ Ò Ñ ÔÓÐÐ ÐÐ º Ò Ñ ØÓÙ ØÓÑ ÖÑÓ Ø Ì ÕÒ Ø ÆÓ ÑÓ Ò Ò Ø ³ ÑÔ Ö ËÙ Ø Ñ Ø Â ÛÖ È ÒÛÒ Ô Ü Ö Ù Ðô Ò Òô¹ Ö ÒÛÒ Ù ÊÓÑÔÓØ º Å ØÓ Ð ÓÖ Ñ ÒÓ ÔÐ Ó Ø Ì ÕÒ Ø ÆÓ ÑÓ Ò ØÛÒ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ôò ÖÓÑÔÓØ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ ÔÖÓ Ô Ó Ñ Ò ÓÖ ÓÙÑ Ò Ù Ö Ñ ÒÓ ÔÐ Ó ØÓ ÓÔÓÓ ÔÖÓ¹ Ô ÓÙÑ Ò ÖÑ ÓÙÑ Ñ Ò ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ ÓÔÓ ÙÒ Ù Þ Ò Ø Ø Ñ ÔÖÓ ÖÑÓ Ø Ø Ø ÙÒ Ñ Ô Ö Ð¹ ÐÓÒØ Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ ÔÓÙ Þ Ø ØÛÒ ÔÖÓØ ÖÛÒ ÒÛ Ø ÑÓÒØ Ð Ð ÙØ ÖÑÓ Ñ Ò ØÓÒ Ù Ö Ñ ÒÓ ØÓÑ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º À ÒÒÓ Ø Ñ ÓÙÖ Ñ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÓÑ ÔÓÙ Ô Ø Ñ Ñ Ö Ø ÓÑ Ù Ø Ø Ø ÓÐÓÙ Ó Ò Ñ Ó Ò ÔÐ Ö ÖÕ ÖÕ Ø ØÓÒ Òô Ô Ø Ò ÐÐ Ò ÔØ ÓÙÒ Ò Ø Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ Ñ Ø Ò Ô ÖÓ Ó ØÓÙ ÕÖ ÒÓÙ ÕÛÖ Ò ÒÓÙÒ ÕÖ ÔÓ ÔÖÓ ÓÖ Ñ Ò ØÖ Ø ÔÓÙ Ò Þ Ø ÔÓ Ó ØÛÒ ÔÖÓØ ÖÛÒ ÒÛ Ø ÑÓÒØ ÐÓ ÒÓ Ò Ñ Ø Ø Ñ Ð ÙÒ Ø Ø Ø º Ô ÔÖ ¹ Ø ÔÖÓ Ô Ñ Ò Ò ÔÓÑÓÒô ÓÙÑ Ù Ö Ñ Ò ÒÒÓ Ô ØÓÙ ØÓÑ Ø ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÛÖ ØÛÒ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Ø (Mobile Robotics) Ø Ó ÐÓ Ø Ñ Õ Ò Ñ ØÓÙ ÔÖÓ Ö¹ ÑÓ Ø Ó Ð ÕÓÙ Ò Ø ÙÒ ÓÙÑ Ñ Ñ Ó ØÖ ÔÓ Ñ ÓÙÖ ôòø Ø Ò Ù Ö Ø Ñ ÖÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙ ØÓ ÓÔÓÓ Ü ÓÐÓ ØÓÒ ØÓÑ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ Õ Ö ÑÓ º ³ ÕÓÒØ Ô Ö Ö Ý Ø ÒÒÓ ÔÓÙ ÙÒ ØÓÙÒ ØÓ Ò ØÖÓ Ø Ö Ù¹ Ò Ø Ñ ÔÖÓ Ô Ø Ó Ð ÔÓÙ ÑÔÓÖ Ò ÔÖÓ ÝÓÙÒ Ñ Û Ñ Ø ØÓ ÔÖÓ ÒÓÒØ Ô Ö Ø ÖÓ Ò Ö º Å Ø ÕÖ ÑÓÔÓ Ñ ÔÖÓ Ö¹ ÑÓ Ø ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ ÔÓÙ Ò Þ Ø ÑÓÒØ Ð ÙÒ Ù Ñ Ñ Ø Ò ÔÖÓ ØÓÙ ËÙÒ Ø ÑÓ ÔÖÓ Ô Ó Ñ Ò Ô Ø ÕÓÙ¹

27 ½º½ ÃÒ ØÖ ËØ ÕÓ Ø ³ Ö ÙÒ ¾ Ñ Ñ ÙÑ ÓÐ ØÓ Ô Ó Ø Ò ÔØÙÜ ÖÓÑÔÓØ ÔÓÙ ÔÓØ Ð ØÓÒ ÔôØ ÖÓ Ø ÕÓ Ø Ö ÙÒ Ø Ñ ÔÖÓ Ô º Ç Ø ÕÓ ÙØ ÓÖ Ó ¹ Ø Ø Ø ÖÕ Û Ó Õ Ñ Ñ ÖÕ Ø ØÓÒ Ð ÕÓÙ ÔÓÙ ÑÔÓÖ Ò ÖÑÓ Ø Ò Ô Ü Ó ÖÓÑÔÓØ Õ Ö Ø Ø ô Ø Ø Ò ØÓ ÖÓÑÔ Ø ÔÖ Ñ ØÓÔÓ Ò ÔÖôØ ÓÖ Ò Ò Þ Ñ ÙÒ Õ ÙØ ÒÓ¹ Ñ Ò ÔØÙÜ º ÙØ ÔÖ Ô Ò Ò Ñ Ô Ð Ô Ñ Ò ÕÛÖ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø Ñ Ò Ü ÖØ Ø Ô Ø Ò Ö Ø Ò ÓÔÓ ØÓ ÖÓÑÔ Ø Ò Ø Ò Ð Ò ÔÖ Ñ ØÓÔÓ º Ò Ö Ñ Ø Ð Ñ ÖÕ Ø ¹ ØÓÒ ÓÔÓ ÔÖ Ô Ò Ò Ø Ò Ð ØÓÙÖ Ü ÓÙ Ð ÓÔÓ ÔÓØ ÖÓÑÔÓØ ÔÐ Ø ÖÑ Ò Ø Ö ÖÓÑÔÓØ Ö ÕÓÒ Ò Ô Ü Ó ÖÓÑÔÓØ Õ Ö Ò ÖÓÑÔ Ø Ñ Ö Ò ÖÓÑÔ Ø Ñ Ô º À Ò Ò ÔØÙÜ ÔÓÙ Ü Ø ÞÓÙÑ Ô Ö Õ ØÖ Ó ÜÓÒ Ö Ø Ø Ø (abstraction) ÔÖ Ð Ý (prediction) ÛØ Ö ¹ Ò ØÖÓ (Self-Motivation)º Ë Ò Ö Ð Ø ÙÒ Ñ Ô Ö ÐÐÓÒ Ò ÖÓÑÔ Ø Ø Ð Þ Ø Ô Ñ ÙÒ Õ ÖÓ ÒØ Ð ÔØ ôò ÔÐ ÖÓ ÓÖ ôòº Ò ÑÔÓÖ Ò ÕÖ ÑÓÔÓ ÙØ Ø ÔÐ ÖÓ ÓÖ ÔÓØ Ð Ñ Ø ØÓÒ ÓÖ Ñ Ò Ö ôò Ò ÖÓÑÔ Ø ÔÖ Ô Ò Õ Ø Ò Ò Ø Ø Ò Ð ØÓÙÖ Ö Ø Ø ô Ø Ò Ô ÒØÖôÒ Ø Ø Ô Ó Ñ ÒØ ØÓ Õ ØÓÙ Ô Ö ÐÐÓÒØÓº Þ Ñ ÒÓ ÙØ Ø Ö ØÓ ÖÓÑÔ Ø ÔÖ Ô Ò ÑÔÓÖ Ò ÔÖÓ Ð Ý Ø Ô Ò ÐÐ ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ØÓÙ Ø Ò Ô ÖÓ Ó ØÓÙ ÕÖ ÒÓÙ Ø ô Ø Ò ÔÖÓÕÛÖ Ô Ñ ÔÐ ÒØ Ò Ð Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ Ñ Ô Ó Ò Ø Ð Ñ Ò ÙÑÔ Ö ÓÖ º È Ó Ñ ÒØ Ð ÑÔÓÖ Ò Û Ø Ô Ò ØÖ ÔÓÙ Ô ÞÓÙÒ ØÛÒ Û Ø ÓÔÓ Û Ó Ò ØÓ Ø Ñ ÔÖÓ Ñ ¹ Ð Ø Ö Ö Ô ÓÔÓÐ ÔÐÓ ÔÖÓ Ð Ý º È Ø ÓÙÑ Ô Ø Ò ÔØÙÜ ÔÖ Ô Ò ÖÑ Þ Ø Ñ Ö ÖÕ ÙØÓ Ò ÑÓ ØÖ ÔÓ Ø ô Ø Ò Õ Û ÔÓØ Ð Ñ Ø Ò Ñ ÓÙÖ Ñ Ñ ÙÒ ÕÓ ÙÜ Ò ¹ Ñ Ò Ô Ø ÙÑ Ò ÙÑÔ Ö ÓÖ º ÒôÒØ Ñ Ñ Ñ ÓÙÖ Ñ Ò Ñ ÙØ ÙÑÔ Ö ÓÖ ØÓ ÖÓÑÔ Ø ÑÔÓÖ Ò ØÓÙ Ø Ö Ø Ò ¹ Ò ØÓÙ Ò ÕÖ ÑÓÔÓ ØÓÙ Ñ Õ Ò ÑÓ Ö ÔÖ Ð Ý ô Ø Ò Ò Ð Ý Ø Ò ÔÐ ÒØ Ò Ð Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ º ³ Ô Ø Ò Self- Motivated Õ Ñ Ð ÕÓÙ Ñ Ø ÐÐ Ù Ø Ò ÙØ Ø Ò Ð Ý Ò ÒØ Ø Ø Ø Ò Ò ÙÑÔ Ö ÓÖ ØÓÙ ÖÓÑÔ Øº ÙØ ÔÓØ Ð ØÓ ÔÖôØÓ Ø Ó Ø ÙØÓ ÙÒ Ñ º Ç Ó Ò Ò ÔØÙÜ Ð ¹ Ö ÑÓ ÑÔÓÖ Ò ÖÑÓ Ø Ô Ö Ó Ñ Ø Ô Ø Ø ÕÖ ÑÓÔÓ ôòø Ø Ò Òô ÔÓÙ Õ Ò ÐÙ Ø ÔÖÓ Ó Ñ Ò Ø º ÙØ Ó Ó¹ ÐÓÙ ÙÑÔ Ö ÓÖ ÔÓÙ Ñ ÓÙÖ Ó ÒØ ÑÔÓÖ Ò ÕÖ ÑÓÔÓ Ó Ò Ò Ó ÓÙÒ ØÓ ÖÓÑÔ Ø Ñ Ö Ø Ø ÛÒ ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ Ø ÔÓÙ ØÓ Ó Ò Ô Ô Ö Ø ÖÓ Ò ÖÓÙ Ø Ø ÔÛ ÓÖÞ Ø Ô ØÓ ÛØ Ö ØÓÙ ÑÓÒØ ÐÓ Ò ØÖÛÒº

28 ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ ¾ Ò Ò Ð ô ÓÙÑ ÐÓ Ô Ò ÔÖÓØ ÒÓÙÑ Ñ ÔÓÐÙ¹ ÔÔ ÔÓÐÙÔÖ ØÓ¹ Ö ÖÕ Ø ØÓÒ ÓÕ Ò ÐÙÝ Ð ÕÓÙ Ò Ö ÙÒ ÓÙÑ Õ Ñ Ø Ò ÔØÙÜ ÖÓÑÔÓØ ØÓ Ù Ö Ñ ÒÓ ØÓÑ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ Õ ¹ Ö ÑÓ º ËØ Ò ÐÓÙ Ò Ø Ø Ô ÖÓÙ ÓÙÑ Ñ ÒØÓÑ Ô Ô Ø Ü Ò Ñ Ø Õ Ø Ö ÙÒ ÔÓÙ Õ Ü Õ ÔÓÙ Ò Ñ Ü Ð Ü ØÓÒ Ô Ø ÑÓÒ Ð Ó ØÓÒ ÓÔÓÓÒ ÔÖÓ ÞÓÙÑ Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ º ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó Ò¹ Ø Ñ ÒÓÙ Ã Ò Ø Ö Ó ÑÓÕÐ Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ ÔÓØ Ð Ô ÛÜ Ø Ò Õ Ò ÔØÙÜ Ñ ÖÕ Ø ØÓÒ ÖÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙ ÓÔÓ Ò Ø Ö Ð Ñ ÛØ Ô ÔÐ ÓÒ Ô ØÖ Ô ØÓÒ Ð ÕÓ Ò Ñ Ø ¹ ÔÓÐ ÔÐÓ ÛÒ ÖÓÑÔÓØ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ ÔÓÙ Ô Ö ÕÓÙÒ ÔÓÐÐ ÔÐÓ Ô Ò ÔÐ ÓÒ ÞÓÒØ ÑÓ Ð Ù Ö Õ Ñ ØÞÓÒØ ÒÓ Ø Ð Ø Ò¹ Ø Ò Ñ Ø ÐÙ º Ò Ñ ÒØ ÙØ ØÓ ÔÖô ÑÓ Ø Ó Ø Ô ÖÓ ØÖ Ò ÔÖ Ñ ØÓÔÓ ÓÙÑ Ñ ÙÒÓÔØ Ô Ô ØÛÒ ¹ ÓÖ Ø ôò Ö ÙÒ Ø ôò ÔÖÓ Ô ôò ÔÓÙ ÕÓÙÒ ÙÒØ Ð Ø ÙØ Ò ØÓÒ ØÓ¹ Ñ ô Ñ ÒØ ØÓ Õ Ø Ü Ò Ñ ØÓÙ Ö ÙÒ Ø Ó ÙØÓ Ô ÓÙ Ò Ù ÓÐ ÒÓÙÑ Ø Ò Ø Ò ØÓÙ ÔÐ ÓÙ ØÓ ÓÔÓÓ Õ Ø Ò ÐÓ ÓÜ Ò ÙÒ Ö Ö ÙÒ Ø Ñ ÔÖÓ Ô º ½º¾º½ ÊÓÑÔÓØ Å Õ Ò Å Ë Ñ Ó Ø Ö Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ ÔÓØ Ð Ó Ñ Õ Ò Ñ Ñ ¹ ÔÓÙ ÔÖ Ô Ò Ù Ó Ø Ô ØÓ ÖÓÑÔÓØ Ñ Ø Ñ Ø ô Ø Ò ÑÔÓÖ ÙØ Ò Ð ØÓÙÖ Ö Ø Ö ÓÖ Ñ Ð Ñ ÛÒ Ñ ØÓÙ Ô Ö ÓÖ ÑÓ ÔÓÙ Ø ÒØ Ô Ò Ô Ö ÐÐÓÒ ØÓ ÓÔÓÓ ÐÐ Þ ÙÒ Õô ØÓ ÓÔÓÓ Ò Ø Ò Õ Ù Ö Ñ Ò ØÛÒ ÔÖÓØ ÖÛÒ ÓÑ Ò µ ÙÑÔ ¹ Ö ÓÖ ÑÓÒØ Ð Ø ÓÔÓ ÔÓÙÒ Ø Ð ØÓÙÖ Ñ ÙØ º À Ñ Ð Ñ Ò ÕôÖ ô Ó ÔÖ ØÓÖ Ô Ö Ø Ö Ø ÐÐ Ð Ô Ö ØÓÙ Ñ ØÓÒ ÑÓ ô Ô Ø Ò ÒØ ØÓ Õ ØÓÙ Ð Ý ÔÓ ÛÒº À Ö Ô Û Ô Ø Ñ Ò Ø Ó ÔÐ ÖÓ ÓÖ ÔÓÙ ÑÔÔØÓÙÒ Ø Ò ÒØÐ Ý Ò ÖÓÑÔ Ø ÔÖ Ô Ò ÕÖ ÑÓÔÓ Ó ÒØ Õ Ñ ÒÓ Ø Ò ÔÖ Ñ ØÓÔÓ ØÛÒ ÖÛÒ Ô Ö Ø ôò Ò Ö ôò ÐÐ Ø ÐØÛ Ø ÙÒÓÐ Ò Ø Ø ØÓÙ ÔÖ ØÓÖ Ò Ð ØÓÙÖ ØÓ Ñ Ð¹ ÐÓÒº Ç ØÓÑ Ø Ñ Õ Ò Ñ ÙÒ Û ÕÛÖÞ ØÖ Ô Ö ÔØô

29 ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ ¾ Ñ ôò ÔÖÓ Ð Ñ ØÛÒ Ø ÓÔÓ ÕÓÙÒ Ò ÒØ Ñ ØÛÔ ÓÙÒ Ó ÔÖ ØÓÖ Ô Ð Ô Ñ Ò (Supervised) [29] Ñ ¹ Ô Ð Ô Ñ Ò (Unsupervised) [29] Ò ÕÙØ Ñ (Reinforcement Learning) [120], [62] º ÌÓ ÔÖ Ð Ñ Ø Ò Ô Ð Ô Ñ Ò Ñ Ò Ø ØÓ Ø Ñ Ð Ø Ò Ñ Ñ Ð ØÓÙÖ Ñ Û Ô Ö Ñ ØÛÒ ÔÓÙ ÓÖÓ Ò Ù Ö Ñ Ò ÓÑ Ò ÓÙ¹ Ü ÓÙº ËØ Ò Ô ÖÔØÛ ÔÓÙ ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ÑÔÓÖ Ò Ô Ö Ø Ö ÔÐ ÖÛ Õ Ô ÒØ Ø Ó ÖÓÑÔÓØ ÔÖ ØÓÖ ÑÔÓÖ Ò Ô Ö Ø Ö Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø ØÛÒ Ò Ö ôò ØÓÙ ÔÓÑ ÒÛ ÑÔÓÖ Ò ÕÖ ÑÓÔÓ Ô Ð Ô Ñ Ò Ñ ÓÙ Ñ Ò Ñ Ò Ò Ø ÔÖÓ Ð Ô º ÌÓ ÔÖ Ð Ñ Ò Ô Ó ÓÐÓ Ñ ÙØ Ø Ò ÔÖÓ Ø Ò ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ Ò Ñ Ö ô Ô Ö Ø Ö ÑÓ Ø Ø Ñ ÔÓØ Ð Ñ Ø ØÛÒ Ò Ö ôò ØÓÙ ÖÓÑÔ Ø ÑÔÓÖ Ò Ñ Ò Ò Ñ ÓÖ ¹ Ø º ÌÓ ÔÖ Ð Ñ Ñ Ø Ñ ¹ Ô Ð Ô Ñ Ò Ñ Õ Ò Ò Ñ Ø Ñ ÔÖÓØ ÔÛÒ Ø Ò Ó Ó ÓÑ ÒÛÒ Ø Ò Ò ÕÓÙÒ Ó Ù Ö Ñ Ò Ø Ñ Ø ÔÖÓ Ó ôñ Ò Ü ÖÕ Ñ Ò (Reference Output) ÓÑ Ò º ³ Ò ÖÓÑÔÓØ ÔÖ ØÓÖ ÔÓÙ Ñ Ò ÕÛÖ Ñ Ô Ð Ý Ò ÑÔÓÖ Ò Ñ Ø ÔÖ Ô Ò Ò Ø Ò Õ ÔÐ ÖÓ ÓÖ Û ÔÖÓ Ø ÔÓØ Ð Ñ Û Ø Ò Ö Ñ Ô ÙÑ Ø Ø Ø º ÙØ Ó Ø ÔÓ Ñ Ó ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ñ Ð Ø Ø ÔÖÛØ ÖÕ ØÓ ÔÐ Ó ØÛÒ Ô ÒÓÐÓ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ ÐÓ º ÀØÖØ ¹ Ø ÓÖ ÓÖ ØÓ ÔÖ Ð Ñ Ø Ò ÕÙØ Å ½¾¼ ¾ º À ÙØ Ø ÔÖÓ Ò Ø ÒØ Ò ÐÓ Ò ÙÔÓ Ò ØÓ Ø Ñ ÔÓ Ò Ö Ò Ò Ñ Ò Ñ Ù Ö Ñ Ò Ø Ø ØÓ Ø Ñ Ñ Ò Ñ ÑÑ Ó ØÖ ÔÓ Ñ Û Ñ Ù Ö Ñ Ò Ò Ö ÓÔÓ ØÓÙ ÔÓÒ Ñ Ø Ò ÙÒ Ô Ò Ö Ø Ò ÓÔÓ ÙØ Ø Ð º À Ò Ö ÙØ ÓÒÓÑ Þ Ø ÒØ ÑÓ ÒØ Ô Ó (reward)[8], Ô Þ ØÓ Ñ ÒØ Ö ÐÓ Ò Ø Ò ØÓ ÖÓÑÔÓØ Ø Ñ Ò Ñ Ù Ö ¹ Ñ Ò ÙÑÔ Ö ÓÖ ÓÑ Ò Ø Ø Ó Ô ÙÑ Ø ÔÓØ Ð Ñ Õ ÙÒ Ôô Ò ÑÔÓÖ ÙØ Ò ÛÖ ØÓÙ ÔÓØ Ð Ñ ØÓµ Û Ò Ñ Ò Õ Ø ÓÑ Ò Ø Ø º Áµ Ò ÕÙØ Å ÈÓÐÙÔÖ ØÓÖ ËÙ Ø Ñ Ø Ò Ö Ø Ø Ò Ð Ó Ö Ò Ñ ÒØ Ö Ñ Ö ÙÒ Ø ôò ÔÖÓ Ô ôò ÔÓÙ ÕÓÙÒ ÖÑ ÔÓ ÓÙ ÓÙ Ø ÕÒ Ñ Õ Ò Ñ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÓÑÔÓØ Ù Ø Ñ Ø º Ç Ö ÙØ ÕÓÙÒ ÖÑÓ Û Ô ØÓ ÔÐ ØÓÒ Ò Ù Ö Ñ ÒÓ ØÓÑ Ø ÖÓÑÔÓØ Ø ÙØÓ ÒÓ Ñ ¹ Ò ÖÓÑÔÓØ Ù Ø Ñ Ø (Mobile Robotics) ½¾ ½ º À Ô ØÛ Ø ÐÐ Ý ÓÙ Ø ÖÑÓ ôò ÔÓÐÙ¹ÔÖ ØÓÖ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ ØÓÒ ØÓ¹ Ñ ØÛÒ Ô Ü ÛÒ ÖÓÑÔÓØ ôò Õ Ö ØôÒ Ò Ø ÔÓÙ ÜÞ Ò Ñ ô ÓÙÑ ÓÙÖ ÔÓØ Ð Ò ÔÓÐ ÕÙÖ Ò ØÖÓ Ø Ò Ö ÙÒ Ø Ñ ÔÖÓ¹ Ô º À Ò ÕÙØ Å Ò Ò Ò Ö Ö ÙÒ Ø ØÓÑ Ø Ò

30 ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ ¾ Ô Ö ÓÕ Ø Ñ Õ Ò Ñ Ó ÓÔÓÓ Ô Ð Ø Ò ÔÖÓ ÓÕ Ô ØÓÙ ØÓÑ Ø ÛÖ ÔÓ ÛÒ ØÓÙ ÙØÓÑ ØÓÙ Ð ÕÓÙº Ð Ö ÑÓ Ò ¹ ÕÙØ Ñ ÔÖÓ Ô Ó Ò Ò Ð ÓÙÒ ØÓ Ù Ö Ñ ÒÓ ÔÖ Ð Ñ Ôô Ò ÔÖ ØÓÖ Ñ ÓÑ ÔÖ Ø ÖÛÒ ÑÔÓÖÓ Ò Ò Ñ ÓÙÒ Ò ÔÖÓ ÞÓÙÒ Ø Ò Ð Ø Ö ØÖ Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ Òô ÐÐ Ð Ô ÖÓ Ò Ñ Ñ ØÓ Ô Ö ¹ ÐÐÓÒº À Ò ÕÙØ Ñ Ò Ñ Ø ÕÒ Ñ ÔÓÙ Þ Ø Ø Ò ÑÔ Ö º Å Û Ø Ô Ð Ñ Ò Ò Ö ÖÒ Ô Ö Ù ÙÜ ÒÓÒØ Ø Ò Ô Ò Ø Ø Ò Ô Ð ÙÑÔ Ö ÓÖ ØÓ Ñ ÐÐÓÒ ½¾¼ º Ô Ø Ò ÐÐ Ñ ÐÑ Ò Ò Ö ÔÖÓ Ð Ø ÑÛÖ Ñ ôòóòø Ø Ò Ô Ò Ø Ø Ô Ò ¹ Ð Ý Ø º Ï ÔÓØ Ð Ñ Ò ÔÖ ØÓÖ Ñ ÓÑ ÔÖ Ø ÖÛÒ Ñ ÒÓÙÒ Ôô Ô Ù Ö Ñ Ò Ø Ø Ø ÓÔÓ Ñ Ø ÒÓÙÒ Ô Ð ÓÙÒ Ù ¹ Ö Ñ Ò Ò Ö Ó ÓÔÓ Ñ ØÓÔÓ Ó Ò Ø Ò Ô Ö Ù ÔÓÙ ÕÓÒØ º ËÙ Ö Ñ Ò Ø ÕÒ Ò ÕÙØ Ñ ÔÛ Q-Learning ½ ¼ Actor-Critic ½¾ ½ ¾ ÕÓÙÒ ÖÑÓ Ø Ñ ÕÖ ØôÖ Ñ Ô ¹ ØÙÕ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ó ÓÔÓ ØÓÕ ÓÙÒ ØÓÒ Ð ÕÓ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Ø ÔÓÙ Ð ØÓÙÖ Ó Ò Ô Ö ÐÐÓÒ ÔÓÙ Ò ÔÐ ÖÛ Ô ¹ Ö Ø Ö ÑÓ Õ ÑÛ ØÓ ÔÐ Ó ÖÑÓ ôò Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ¹ ÑÓ Ó ÙÒ Ñ Ñ Ø ÐÐ Ñ ÒÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ÔÛ Ô ô ÓÙÑ Ø Ò Ö ÙÒ Ø Ñ Ö º Ô ÔÐ ÓÒ Ø ÕÒ Ø ÔÓÙ Actor-Critic Ø Ô ¹ Ö Ø Ö Ô Ö ÔØô ÖÑ ÞÓÒØ ÙÒ Û ÙÒ Ù Ñ Ñ Æ ÙÖÛÒ ØÙ Õ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ô Ö ÐÐÓÒ ÖÑÓ ÔÐÓ ÒÓ ¹ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Ø ÕÖ ÑÓÔÓ ôòø Ò Õ ÖØ ÙØÓ¹ÓÖ ÒÛ (self-organizing map) º Ö ÔÓÙ ÕÓÙÒ Ñ ÕÖ Ñ Ö Ò Ó ÒÛ ¾ ½¼ Ò ÖÓÒØ ÖÑÓ Ø Ø ÓÔÓ ØÓ ÖÓÑÔ Ø Ò Ø ØÓ ÕôÖÓ ØÓÙ Ö Ø ÕÖ ÒÓ ô Ø Ò ØÓÒ Ø Ö Ý Ò ÔÓ Ø ÒÓÔÓ Ø ÓÑ Ò Ô Ø Ò Ø ÓÖ Òô ÕÖ ÑÓÔÓ ôòø ØÓÒ Ð Ö ÑÓ ØÓÙ Kohonen º ËØ ÙÒ Õ ÖÑ Þ Ø Ò ØÙÓ Ò ÙÖôÒÛÒ ØÓ ÓÔÓÓ ÙÐÓÔÓ ØÓÒ Ð ¹ Ö ÑÓ Ò ÕÙØ Ñ Ñ ÓÔ Ò ÔÐÓ ØÓ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÓ ÖÓÑÔ Ø Ñ ØÓÒ Õ ÖØ º ³ Ò ÔÖÓ Ò Ô Ö ÓÖ Ñ Ñ Ø ØÓ Ñ Ó ÓÐÓ Ò ØÓ ÓÒ Ø Ò Ó ÕôÖÓ ÐÐ Ü Ø Ñ ÔÖ Ô Ò ÖÕ Ô Ø Ò ÖÕ Ó Ó Õ ÖØ ÙØÓ¹ÓÖ ÒÛ ÔÖ Ô Ò Ô Ò ÔÖÓ ÓÖ Ø º À Ø Ò ÔØÙÕôÒ Ø Ò ÖôÔ Ò ÙÒ Ö Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ ÔÓØ Ð ô ÒØ Ñ ÒÓ Ö ÙÒ ØÓ Ô ÓØÛÒ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒº ËØ ÖÓÑÔÓØ Õ Ø Ñ Ø ÕÓÙÒ Ö ÙÒ Ø ÔÐ Ö ôò ÔÓÙ ÔÖ Ñ ¹ ØÓÔÓ Ò ÙØÓ ÒÓ Ñ Ò ÖÓÑÔ Ø ¾ ÖÓÑÔÓØ Õ Ö ÔÓÐÐ ÔÐÓ ÙÒ Ö Þ Ñ ÒÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö Ø ¾ ¾ ¾ º ËÙ Ö Ñ Ò Ø Ö¹ ½ Ò ÔØ Õ Ò ÔÖÛØ ÓÐÐ Õ Ö ÑÓ Ñ ÓÑ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Ø Ø ô Ø Ò ÙÒ Ö Ø Ò Ô Ø ÕÓÙÒ Ò ÔÖôÜÓÙÒ Ñ Ð ôø º ËØÓ ¼ Ñ Ð ÓÖ Ñ ÓÑ ÙÒØÓÒÞ Ø Ò ÔÖÓ Ò ØÓÐ ÑÓ ÒØ Ñ ÒÛÒ ØÓ ÔÔ Ó Ô Ò Ü ÖØ ØÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó ÔÖ ØÓÖ º ËØÓ ¾ Ô ÖÓÙ Þ Ø Ñ Ñ Ð Ø ÔÓÙ Ø Ò Ñ Ñ Ò ØÖ Ø ÙÒ Ö Ø

31 ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ ¼ Õ Ö ÒØ Ñ ÒÛÒ Ô ØÓ ÒØ Ô Ñ ÓÑ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Ø Ø ÓÔÓ ÕÓÙÒ Ò ÛÑ ØÛÑ Ò ÙÑÔ Ö ÓÖ º ÌÓ Ó Ò Ñ Ó ÐÛÒ ÙØôÒ ØÛÒ Ö ôò Ò Ø Ò ØÛÒ ÒØ Ñ ÒÛÒ ÔÓÙ ÙÔ ÒØ Õ Ö Ñ ¹ ÔÓ ÑÓÖ Ò Ø ÓÙ Ò Ø Ø quasi-static µ Ô ÔÐ ÓÒ ÐÓ Ó ÔÖ ØÓÖ ÔÓÙ ÑÔÐ ÓÒØ Ø Õ Ø Ö ÕÓÙÒ ÔÖÓ ÓÖ Ñ Ò ÑÓÒ¹ Ø Ð ÙÑÔ Ö ÓÖôÒ Ø ÓÔÓ Ø ÙÒ Ù ÞÓÙÒ ÒÓÒØ ÕÖ Ù Ö Ñ ÒÛÒ ÖÕ Ø ØÓÒ ôò ÔºÕº ÙÔ Û subsumptionµ ¾ µº Ô ÔÐ ÓÒ Ø ÙÒ Ö ¹ Ø Ø Ø Ò ÖôÔ Ò ÙÑÔ Ö ÓÖ Ô Ò Õ Ö Ø Ö Ø Ü Ð Ü Ò Ø Ø ÙØÓ¹ÓÖ ÒÛ º ÙØ Ó ÑÓÒ Ø Ø Ø Ò ÖôÔ Ò Ùѹ Ô Ö ÓÖ ÕÓÙÒ Ñ Ð Ø Ô Ö ô Ø Õ ÑÓ Ù ÙôÒ ÖÓÑÔÓ¹ Ø ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ Ø ÓÔÓ ÔÖ Ô Ò Ð ØÓÙÖ Ó Ò ÙÒ Ö Ø ÙØ ÒÓÑ ÔÖÓ ÖÑÓ Ø ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ØÓÙº Ë ÙØ ØÓ ÔÐ Ó ÐÓ Ô Ò ÕÖ ¹ Ø ÕÒ ôò ÔÖÓ ÖÕ Ñ ÒÛÒ Ô Ø Ò ÓÐÓ ÔÛ Ò Ò ÕÙØ Ñ Ü Ð Ø ÙÔÓÐÓ Ø (evolutionary computation) ô Ø Ù Ø Ñ Ø ÙÒ ØÓÙÒ Ò Ò Ó ÔÓÐÙ Ò ØÓ Ñ Ø Ö ÙÒ Ø Ô Ó ØÓ ÓÔÓÓ ØÓÕ ÓÙÑ Ò ÙÒ ÖÓÙÑ Ñ Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ º À Ò ÕÙØ Ñ ½ ¾ ÔÓØ Ð Ò Ñ ÒØ Ñ Õ Ò Ñ Ô ¹ Ø Ü ÓØ ØÛÒ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º Å ÐÐ ÔÖÓ Ô Ø Õ Ø ôò Ü ÓØ ØÛÒ Þ Ø Ø ÔÓÙ Å Ñ Û Ô Ü (Learning from Demonstration - LfD) Ò Ö Ñ Ò Ô Ø ¹ Ð Ó Ö Û Å Ñ Û ÅÑ (Learning by Imitation) º Å Û ÙØ Ø ÔÓÐ Ø Ø Ò ÓÔÓ ÕÖ Þ Ø ØÓ ÖÓÑÔÓØ Ø ¹ Ñ Ò Õ Ñ Ø Ò Ð ØÓÙÖ Ø Ñ Ò Õ Ñ Û Ü Ö Ò Ö Ñ ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ÐÐ Ñ Û Ø Ô Ü Ø Ò ÓÔÓ ØÓÙ Ô Ö Õ Ó ÛÒº ÌÓ ÒÓÐÓ ØÛÒ Ô Ö Ñ ØÛÒ ÔÓÙ Ô ÖÓÙ ÞÓÒØ Ø Ø Ö Ø Ô Ü ÓÖÞÓÒØ Û ÓÐÓÙ Ô Þ Ø Ø - Ö (stateaction) Ø ÓÔÓ Ø Ö ÓÒØ Ø Ø Ò Ü Ð Ü Ø Ô Ü Ù Ö Ñ Ò ÙÑÔ Ö ÓÖ ØÓ ÖÓÑÔÓØ Ø Ñ º Æ Ñ Û ÙØ ØÓ Ñ Ó Ø ØÓ ÔÐ Ó Ø Ñ LfD ÔÓÐ Ø ÓÔÓ Õ Ñ ØÞ Ø Ô Ö Ð Ñ Ò Ñ ¹ ÒÓ Ø Ø Ø Ø ÓÔÓ Ô Ö Õ Ô Ü ÔÖÓ Òô Ø ÒØ ØÓ Õ Ö º ÑÔÒ Ù Ñ Ò Ô Ø Ô Ö Ô ÒÛ Ö ÙÒ Ø Ø Ù Ò Ô ÖÓ ¹ ØÖ ÔÖÓ Þ Ñ Õ Ò ÑÓ Ô Ø Ü ÓØ ØÛÒ ÖÓÑÔÓØ Ù Ø ¹ Ñ Ø (skills) Õ Ñ Û Ô Ü ÐÐ Ñ Û Ü Ö Ò Ö ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓ Ñ ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ØÓÙº ÙØ ØÓ ÔÐ Ó Ø ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ØÓ¹ ÔÓÐÓ ÔÓÙ ÔÖÓØ ÒÓÙÑ Ô ØÖ Ô ØÓÒ ÔÖ ØÓÖ Ò Ò ÔØ ØÓÔ Ø Ó¹ Ò Ø (sensori-motor) ÙÑÔ Ö ÓÖ Ø ØÛÒ ÒØ ÑÓ ôò ÔÓÙ ÔÖ ØØ Ó ÓÔÓ ÔÓØ ÐÓ Ò ÔÓ ÓØ Ö Ø Ö Ó Ø Ô Ó ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓº À ÔÖÓØ Ò Ñ Ò ÐÓ Ô Ò ÖÕ Ø ØÓÒ Þ Ø Ñ Ñ ÛÐ Ù¹ Ñ Ò Ö ÖÕ ÓÑ ÔÓÙ Ó ÔÖ ØÓÖ ÙÒ Ø ÙÒØ Ö ØÓÔ Ñ Ö ¹ ØÑ Ñ Ø Ò Ø ÙÒÓÐ Ø Ø ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓ ¹

32 ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ ½ ô Ø Ü Ð Ü Ø Õ Ø Ö Ñ Û Ñ Ò ÖÓÑ Ø ÔÓÙ top-down / bottom-upµ º Ø ÕÓ ÐÓ Ô Ò Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ ÔÓØ Ð Ó Õ Ñ Ò Ò ÔØÙÜ Ó Ñ Õ Ò ÑÓ Ð ÕÓÙ Ó ÓÔÓÓ Ñ ÒÓ Ñ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ¹ Ö ÖÕ ÖÕ Ø ØÓÒ Ô ØÖ Ô Ò ÖÓÑÔÓØ Ø Ñ Ò ÔÓ Ø Ñ ÙØ ÒÓÑÓ ØÖ ÔÓ Ò Ü Ø Ø º Ì Ô Ö Ñ Ø Ø ÓÔÓ Ô ÖÓÙ ÞÓÒØ Ø Ô ÖÓ ØÖ ØÓÕ ÓÙÒ Ø Ò ÔÓØÑ Ü ÓÐ Ø ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ñ Ó ÓÐÓ ØÖ µ Ñ ÔÖôØ ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ò Ñ ¹ Ø Ó Ð ÕÓÙ ÖÓÑÔÓØ ôò ÐÙ ÛÒ Ñ ÔÐ ÓÒ ÞÓÒØ ÑÓ Ð Ù Ö µ Ø Ö ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ø Ø Ó Ð ÕÓÙ Ô Ö ÐÐ ÐÛÒ Ò Ñ Ø ôò ÐÙ ÛÒ Ó ÓÔÓ ÙÒ Ö ÞÓÒØ Ñ Ø ÕÓ Ø Ò ÔØ ÙÜ Ø Ø ÖÓÑÔÓØ Ð Ø ÐÓ µ ÔÖÓ Ð Ñ Ø ÙÒ Ö Ø Ó Ð ÕÓÙ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔÓØ ôò ÓÕ Ñ ØÛÒº ÁÁµ ËÙÒ Õ ÉôÖÓ-Ã Ø Ø ³ Ò ÑÔ Ó ØÓÒ Ø ÔÓØÓÙ ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ ÔÓÙ ÔÖÓ Ô Ó Ñ Ò Ð ¹ ÓÙÑ Ò ÙÒ Õ (Continuity) ØÓÙ ÉôÖÓÙ¹Ã Ø Ø (State-Space) º Å Ò ÖÓÙ ÔÖÓ Û ÔÖÓ Ø Ò ÖÕ Ø ØÓÒ Ò ÔÖ ØÓÖ ÔÓÙ Õ ÖÞ Ø ÙÒ Õ ÉôÖÓ¹Ã Ø Ø Ñ Ñ Ö Ñ Ø Ñ Ó Ó Ò ÕÙØ Ñ ÕÖ ÑÓÔÓ ôòø ÔÖÛØÓ Ò Ñ ÓÑ Ñ Ò Ø Ö ÓÑ Ò µ Ô ÖÓÙ Þ Ø ØÓ ¾ º Ø Ò ÖÑÓ Ñ Ø ØÓ ÔÖÓ Ô Ø ¹ Ø Ø³ ÖÕ ØÛÒ ÔÖÓØ ÖÛÒ Ñ Ø Ö ØÓÙ ÕôÖÓÙ Ö ØÓÙ ÖÓѹ Ô Øº Å Ø Ò ØÛÒ ÔÖÓØ ÖÛÒ ÙØ Ø Ö Ô Ð ÓÒØ Ø ÕÛÖÓ ÒØ Ù Ö Ñ Ò Õ Ö Ø Ö Ø ØÓÙ ÕôÖÓÙ Ò Ô ÖØ ÖÓÑÓ ÛÑ Ø ÐÔºµº Å Ø ØÓÙ ÖÓÑÔ Ø Ò ÓÖ Ñ ÙØ Ø Õ Ö Ø Ö Ø Ñ ÓÙÖ Ø Ñ Ö ÑÔ Ö ôò Ò ÒÛÒº ÙØÓ Ó Ò Ò ÙÒ ÓÙÒ Ø Õ Ñ Ð ÔÔ ÖÓ ØÛÒ Ø Ö ôò Ñ ØÛÒ (sensory signals) Ñ Ø Ò ÙÝ ÐÓ Ô Ô ÓÙ ÒØ Ð ÔØ Òô (cognitive knowledge) ÔÓÙ Ô ÖÓÙ Þ ØÓ ÖÓÑÔ Øº Å Ü ÕÛÖ Ø ÑÓÒ Ð ÕÓÙ ØÓÙ ÒØÖ Ó Ð Ø Õ ÖÞ Ø Ò Ù Ö Ñ ÒÓ Õ Ö Ø Ö Ø ØÓÙ ÕôÖÓÙº À ÖÕ Ø ØÓÒ ÔÓÙ ÔÖÓ ÔØ ÑÓ Þ Ò Ò ÒÓÐÓ ôò ÔÓÙ Ó Ò Ò Ü ÙÑ ÒÓ ØÓÒ Ð ÕÓ Ñ Ü ÕÛÖ Ø ÑÓÒ ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓº ËØ Ò Ô ÖÔØÛ ÙØ Ñ ÙÒØ Ð Ø Ø Ñ ÑÓÒÓÔÖ ØÓÖ ÓÑ ÙÔ Ø Ò ÒÒÓ Ø ÑÓÐÓÒ Ø ÑÓÒ Ð ÕÓÙ Ô Ø Ò Õ ÖÞ Ø Ù Ö Ñ Ò Ö ¹ Ó ÒØÖ Ð Ø ÙÑÔ Ö Ö Ø Ò Ò Ñ ÒÓ ÔÖ ØÓÖ º ËØ Ò Ö ÙÒ Ø Ñ Ö Ñ Ó ÓÐÓ Ø Ò ÕÙØ Ñ ÖÑ Þ Ø Ò ÕôÖÓ Ø Ø ÛÒ (fuzzy state-space)º Ô ô¹ ÓÙÑ Ø³ ÙØ Ò ØÓÒ ØÖ ÔÓ ØÓ Õ Ñ Ñ Ñ Ó ÓÐÓ Ð ÕÓÙ ÔÓÙ Ð ØÓÙÖ Ò ÙÒ Õ ÕôÖÓ ÓÔÓ Ô ØÖ Ô ØÓÙ ÔÖ ØÓÖ Ò

33 ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ ¾ Ñ ÒÓÙÒ Ñ Ø Ò Ô ÖÓ Ó ØÓÙ ÕÖ ÒÓÙ Ôô Ò Ø ÐÓ Ò ÙÒ Ö ÐÐ ¹ ÐÓÙÕ ÙÒ ÕôÒ Ò ÛÒ Ò Ô Ø ÕÓÙÒ ØÓÒ Ø ÕÓ ØÓÙ ÕÛÖ ÔÖ Ø Ö Òô Ø Ö º Ç ÔÖ ØÓÖ Ó ÓÔÓÓ ÒØ ØÓ ÕÓ Ò ÙØ ÒÓÑÓÙ ¹ ÑÓ Ð Ù Ö ØÓ ÖÓÑÔÓØ Ñ Ø Ñ Ô ØÙ Õ ÒÓÙÒ Ò ÔÓ Ø ÓÙÒ Ñ¹ Ô Ö Ø Ò Ö ÔÓÙ Ø ÐÓ Ò Ô Ó ÒÓ Ü Ö ÙÒôÒØ Ü ÓÔÓ ôòø ØÓ ØÓÙ ÕôÖÓ Ñ Ø Õ Ñ Ø ÑÓ Ø Ø - Ö (state-to-action mapping space). ÁÁÁµ Á Ö ÖÕ ÖÕ Ø ØÓÒ ÊÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙ À ÒÒÓ Ø Ø ÒÓÑ Ü ÓØ ØÛÒ Ò ØÓ Õ Ó ØÓ ÓÔÓÓ Ù Ó Ø Ø ÔÐ Ø Ö Ñ º À Ø ÒÓÑ ØôÖ ØÛÒ Ü ÓØ ØÛÒ Ü ÕÛÖ ¹ ØÓ ÔÖ ØÓÖ Ø ô Ø Ò ÔÖÓ ÔØ Ñ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ ÔÓØ Ð Ô ÐÓ ØÓ ÔÐ Ó Ð ÕÓÙ ØÓ ÓÔÓÓ ÔÖÓØ ÒÓÙÑ º Å Ö Ù¹ Ò Ø Ø ÙÒ ÔÓÙ Õ Ô Ö Ø Ö Ø Ò Ö Ñ ÙÔ ØÓ ÔÖ Ñ Ø ÙÒ Õ ØÓÙ ÕôÖÓÙ¹ Ø Ø ÔÖÓ ÖÕ Ø Ô ØÓ Ö ÓØÓÙ Doya º ËØÓ Ö Ó ÙØ ÔÖÓØ Ò Ø Ò Ð Ö ÑÓ ÙÒ ÕÓ ÕôÖÓÙ¹ Ø Ø Ñ ÓÔ Ø Ù ÐÙÒ Ø ÖÑÓ Ø ÕÒ ôò Ò ÕÙØ Ñ Ö¹ ÑÓ Ð ÕÓÙ ÔÖ Ñ Ø ôò ÙÒ ôòº Ø Ò Ü ÓÐ ØÓÙ Ù Ö Ñ ¹ ÒÓÙ ÔÐ ÓÙ Õ ÖÑÓ Ø Ò Ñ Õ Ò Ñ Ñ Actor-Critic Ó ÓÔÓÓ ÙÐÓÔÓ Ñ ØÙ Ø Ò ôò ËÙÒ ÖØ ÛÒ (Radial Basis Functions) ØÓ ÔÖ Ð Ñ Ð ÕÓÙ Ò Ò ØÖÓ ÓÙ Ö ÑÓ Ñ Ô Ö ÓÖ Ñ Ò ÖÓÔ º Å ÔÓÐÐ ÙÔÓ Õ Ñ Ò ÔÖÓ ÔÓÙ ÓÒÓÑ Þ Ø Á Ö ÖÕ ÈÓÐÙÔÖ ¹ ØÓÖ Ò ÕÙØ Å Õ Ò ÐÙ Ø Òô Ø ¾ Ñ ÓÔ ÔÖôØÓÒ Ò ÐØ ô Ø ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ø Ò Ø Ð ¹ ÔÓÐ ÔÐÓ ÛÒ Ö ôò Ò Ð ÓÒØ ÙØ ÙÔÓ¹ Ø ÕÓÙ Ø ÖÓÒ Ø Ò ÔØ ÙÜ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ÕÛÒº À Ñ Ó ÓÐÓ Ø Ò ÓÔÓ ÔÖÓØ ÒÓÙÑ Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ Ø Ò ÓÔÓ Ø Þ Ö ÙÒ Ø Ñ ÔÖÓ Ô Ò Û¹ Ñ ØôÒ Ù Ö Ñ Ò ÔÓÙ Õ Ò Ô Ø Ò Á Ö ÖÕ ÈÓÐÙÔÖ ØÓ¹ Ö Ò ÕÙØ Å º Ô Ö Ñ ÕÖ ÑÓÔÓ Ó Ñ Ü ÓÙ Ø Ò ÒÒÓ ØÛÒ ØÖ Ø ôò ÙÝ ÐÓ Ô Ô ÓÙ ÔÓÙ ÙØ Ñ Ø Ò Ð ÔØÓÙÒ ÙÔÓ¹ Ø ÕÓÙ Òô Ó ØÖ Ø Õ Ñ ÐÓ Ô Ô ÓÙ Ñ ÒÓÙÒ Ò ÓÒØ ÓÖ ¹ Ø Ó ÙÔÓ¹ Ø ÕÓÙº ÈÖÓ Ô Ñ Ò Ò ÛÑ Øô ÓÙÑ Ø ØÓ ÒÒÓ Ñ Ñ ÛÐ ÙÑ Ò (nested-agent) ÖÕ Ø ØÓÒ ÓÔÓ Ô ÖÓÙ Ø Ø Ô Ñ Ò Ð Ò Ø Ò ÖÑ ÓÙÑ ØÓÒ ØÓÑ ØÓÙ Ð ÕÓÙ Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º ËØÓ Ô Ö Ñ ÔÓÙ Ô ÖÓÙ Þ Ø ØÓ Ã º 4 Ø ¹ ØÖ Ó Ò ÑÓ (links) ØÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö Ø ÛÖÓ ÒØ Ü ÕÛÖ ØÓ ÔÖ ØÓÖ ÔÓÙ Ü ÓÔÓ Ó Ò Ñ ÓÙ Ò ÕÙØ Ñ Ò Ò ÔØ ÜÓÙÒ

34 ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ Ù Ö Ñ Ò Ò Ø Ø º Ã Ø ÙÒ Ô Ô ÙØ ØÓ Ñ Ó Ô Ø Ó Ó Ó ÖÓÑÔÓØ Õ Ö Ø Ù Ø Ø Û Ò ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ô Ö ÐÐÓÒ ÔÓÙ Ó ÔÖ ØÓÖ ÔÓÙ ØÓÒ Ô ÖØÞÓÙÒ Ò Ð Ñ ÒÓÙÒ ØÓÑ Ó Ø ÕÓÙ Ñ Û Ø ÑÔ Ö Ø ÖÒÓÙÒ Ò ÔÓ Ø ÓÙÒ Ù Ö Ñ Ò Ò Ø Ø» Ü Ø Ø º Ò ÙØ ÒÓÑÓ Ó ÔÖ ØÓÖ Ò Ø Ò ÙÒ Ñ ÒÓ Ó Ò Ñ ØÓÒ ÐÐÓ Ü Ø Ø Ù Ò ÒÓÒØ Ø Ö Ñ ÒØ Ø Ò Ö ÙÒ Ö ÙÒØÓÒ Ñ Ñ Ø Ü ØÓÙ Ø ô Ø Ò Ô Ø ÙÕ Ô ÙÑ Ø ÙÑÔ Ö ÓÖ ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓº À Ö Ñ ØÓ ÔÐ Ó ØÓÙ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ó ÖÓÑÔÓØ Ó Ô Ö ÐÐÓÒØÓ ÔÖÓØ Ò Ñ Ø Ò Ñ Ñ Ò Ö¹ Õ Ø ØÓÒ ÖÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙ ÔÓÙ Ò ÛÑ ØôÒ Ø ÕÒ Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ¹ Ò Ð Ñ Ó ÓÐÓ Ð ÕÓÙ Þ Ø Ø Ò ÙÐÓÔÓ Ñ ÓÑ ÖÓÑÔÓØ ôò ÔÖ Ø ÖÛÒ ÔÓÙ Ñ Ò Ò ÙÒ Õ ÕôÖÓ Ø Ø ÛÒº ½º¾º¾ Ù Ù ÊÓÑÔÓØ ³ Ð ÕÓ ÌÓ Ó ØÛÒ ÔÖÓ Ð Ñ ØÛÒ ÔÓÙ ÔÖÓ Ô Ó Ñ Ò Ð ÓÙÑ ÕÓÙÒ Ñ Ò¹ Ø Ñ ÔÓÐÙÔÐÓ Ø Ø ØÓÙÒ Ø ÕÓÙ ÔÓÙ ÔÖ Ô Ò Ô Ø ÙÕ Ó Ò ÙÒ Ñ Ð Ø Ø º Ò Ò Ö Ø Ó Ñ Ó ÓÐÓ ÖÛ¹ ØÓÙ Ð ÕÓÙ Ñ ÔÖÓ ÓÖ Ñ Ò Ø Ö Ò ØÖÓ Ó Ø (fixed feedback robust controllers) Ò ÑÔÓÖÓ Ò Ò ÒØ Ñ ØÛÔ ÓÙÒ Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ø ÙØ ØÓ Ù Ö Ñ ÒÓ ÔÐ Ó ÔÓÙ Ò Ð Ø ÔÖÓ Ó Ñ Ò Ô Ö Ö ÓÙº ÙØ ÔÓÙ ÕÖ Þ Ø Ò Ñ Ò ÕÙÑ Ò Ñ Ó ÓÐÓ Ð ÕÓÙ ÔÓÙ ÕÖ ÑÓÔÓ ÙØ Ø ÙÑ Ø ÔÖÓ Ð ÕÓÙ Ò Ô Ð ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ð ¹ ÕÓÙ Ò Õ Ñ Ð Ø ÖÓ ÔÔ Ó Ô ÒÛ ØÓ ÓÔÓÓ ÔÖ Ô Ò Ñ ÓÙÖ Ò Ù Ù ÔÐ Ó ØÓ ÓÔÓÓ ØÓ Õ ÖÞ Ø º ÙØ Õ Ó Ø Ò Ò ÔØÙÜ Ù Ö ôò Ù Ø Ñ ØÛÒ Ð ÕÓÙ Ø ÓÔÓ Ð ÕÓÙÒ ÙÒ Ñ ¹ ÙÒ ÕÓ ÕôÖÓÙ Ø Ø (continuous-state) Ñ Ð Ø Ó ÓÔÓÓ Ð ØÓÙÖ Ó Ò Ö Ø ÕôÖÓ (discreet-state)º ËØ Ò Ô ÖÔØÛ Ñ ØÓ ÔÖ ¹ Ð Ñ ÔÓ Ø Ñ Ñ Ð Ø Ö Ù ÓÐ Ó Ø ÔÛ Õ Ò Ö Ó Ô Ö ÓÒØ Ø Ô Ü Ø Ø ÔÓÐÙÔÐÓ Ø Ø Ø ¹ Õ Ö ÑÓ º Áµ Ò ÖÕ Í Ö Ó Ð ÕÓÙ À ÖÑÓ ÔÓ ÓÙ Õ Ñ ØÓ Ù Ö Ó Ð ÕÓÙ ÔÓØ Ð Ñ ÓÙ Ø Ò µ Ô ÐÓ Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ Û ÔÖÓ Ø Ò ÔØ ÙÜ ØÛÒ Ö ÙÒ Ø ôò Ñ Ø ÕÛÒº ³ Ò Ô Ö Ó Ð Ø Õ Ñ ÐÓ Ô Ô ¹ ÓÙ ÙÒ Ù Þ Ñ ÒÓ Ñ Ñ ÙØ ÒÓÑ ÑÓÒ Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò Ð ¹ ØÓÙÖ ôòø Ô Ó ÒÓ Ò Ö ÖÕ Õ Ñ Ø Ñ ÙÒ ØÓÙÒ Ø Ò Ò

35 ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ ØÓÙ Ð Ø ÔÓÙ ÕÖ Þ Ñ Ø º ÙØ ÔÖÓ Õ Ù Ó Ø Õ Ò Ð Ø ÔÖÓ Ô ØÓ Ù Ö Ñ ÒÓ ØÓÑ Ö ÙÒôÒ ÔÓÙ Ü Ø ÞÓÙÑ ½¾½ ½ ¼ º Ï Ø Ó ÔÐ ÓÒ Ø Ø ØÛÒ Ö ÙÒ Ø ôò ÙØôÒ ÔÖÓ Ô ¹ ôò Ø ÞÓÙÒ ÔÓ Ð Ø ÖÑÓ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Øº Ë Ò Ò Ø ÖÓ Ö ÙÒ Ø ÔÐ Ó ÔÛ ÙØ ÔÓÙ Ò ÔØ Ø Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ ÔÖ Ô Ò ÓÖ Ó Ò ÔÓ Ò Õ Ö Ø Ö Ø Ø ÓÔÓ Ð Ø Ò ÔÐ Ö Ò ÔÖ ØÙÔÓ Ñ ¹ ÙÒ µ ÖÓÑÔÓØ Ð Ø º È Ó Ù Ö Ñ ¹ Ò Ò Ø ØÓ Ó ÖÓÑÔÓØ Ø Ñ Ð ÕÓÙ ÔÖ Ô Ò ÒÓÔÓ Ò ÒÓÐÓ ôò ÔÖÓ Ö ôò Õ Ø ôò Ô Ø ÛÒ Ó ÓÔÓ Ô Ö Ö ÓÒØ Ô Ó Ò ÐÙØ ÓÐÓ Û Æ ÒØ Ö ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ¹ ÔÖ Ô Ó Ð Ø Ò Ò Ò ÒØ ¹ Ö Ü Ò ÐÐ ØÓ Ô Ö ÐÐÓÒ Ò Ò Ò Ò Ð Ñ Ò ÙÔ Ý ÜÛØ Ö Ô Ö Ø Ø Ñ ÕÖÓÒ Ö ÔÓÙ Ò ÙÑ Ø Ñ Ø Û Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø Ð Ø Ð ØÛÒ Ö ôò ØÓÙº Æ Ô Ò ÒÓ ÑÓÒ ÙÑÔ Ö ÓÖ ¹ ÙØ Ô Ø Ò ÒÓÒØ ÓÖÓ ÙÑ ÑÓ Ñ ØÓÙ Ò Ò Ø Ó Ò ÐÓ ô Ø Ó Ð Ø Ò Ô Ò Ù Ù ÙÑÔ Ö ÓÖ º Ç ÒØ Ö ØÓÙ ÖÓÑÔ Ø ÜÛØ ¹ Ö Ö Ñ Ø ÔÖ Ô Ò Ó Ó ÒØ Ô ØÓÙ Ø ÕÓÙ Ø Ö Ö ØÓÙº Æ Ô ØÙ Õ Ò Ð ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ÕÛÒ ¹ Ò Ò Ô Ù ØÓ Ø ÔÖÓ¹ ÝÓÙÒ Ø Ø ÔÓÙ Ô ØÓ Ò ÒØ ÖÓÙ Ñ Ò Ô Ö ÐÐ Ð Ò Ö¹ º ÌÓ Ø Ñ Ð ÕÓÙ ÔÖ Ô Ò Ô Ö Õ Ø Ñ Ø Ò ÔÐ ¹ ÖÛ ÙØôÒ ØÛÒ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ÕÛÒº Ë Ò Ö Ø Ø ÙÖÛ Ø (Robustness) ¹ ØÓ ÖÓÑÔ Ø ÔÖ Ô Ò Õ ÖÞ ¹ Ø Ø Ð ÖÓ ÓÑ ÒÛÒ Ñ Ò Ñ Ò Ñ Ò Ø Ø Ü Ò Ð º Ü ÓÔ Ø ¹ Ò Ø Ø Ø Ð ØÓÙÖ ÕÛÖ ÔÓØÙÕ Õ ÖÓØ Ö Ù Ø Ô Ó Ø Ò Ô ÖÓ Ó ØÓÙ ÕÖ ÒÓÙº Ô Ò ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø Ñ ¹ ÔÖ Ô ØÓ Ø Ñ Ð ÕÓÙ Ò Ò Ò Ò Ô Ø Õ ÔÓÐÐ ÔÐ Ö ÔÓÙ Ô Ö Ö ÓÒØ ÔÓ Ó Ö Ø Ô¹ Ô Ó ÒØ Ñ Ñ ÒÓ Ö º ÌÑ Ñ Ø Ø Ø (Modularity) ¹ ØÓ Ø Ñ Ð ÕÓÙ ÔÖ Ô Ò ÕÛ¹ ÖÞ Ø Ñ Ö Ø Ö ÙÔÓ¹ Ù Ø Ñ Ø ÙÔÓ¹ÑÓÒ µ ÔÓÙ ÑÔÓÖÓ Ò Ò Õ ØÓ Ò ÙÐÓÔÓ Ó Ò Ð Õ Ó Ò ÙÒØ Ö Ó Ò Ü ÕÛÖ Ø ÔÖÓ Ø º

36 ½º¾ ËÙÒÓÔØ Ô Ô Ö ÙÒ Ø Ó ÒØ Ñ ÒÓÙ Ù Ð Ü (Flexibility) ¹ Ô Ö Ñ Ø ÖÓÑÔÓØ Ô Ø ÙÒ Õô ÐÐ ØÓ Õ Ñ Ø Ö Ø ÙÐÓÔÓ º ÔÓÑ ÒÛ Ô ØÓ Ò¹ Ø Ù Ð Ø ÓÑ Ð ÕÓÙ Ò Ô ØÖ Ô ØÓ Õ Ñ Ò Ó Ô Ø Ò Ô ØÙÕ Ø Ò ÔÓØÙÕ ØÛÒ ØÓÑ ôò ØÓ Õ ÛÒº ÈÖÓ ÖÑÓ Ø Ø Ø (Adaptability) ¹ ô Ø Ø ØÓÙ ÑÓÙ ÐÐ Þ Ö Ñ Ø ÔÖ Ð ÔØ ØÓ Ø Ñ Ð ÕÓÙ ÔÖ Ô Ò Ò ÔÖÓ ÖÑ ÑÓ Ø ô Ø Ò ÑÔÓÖ Ò ÐÐ Þ ÓÑ Ð Ø Õ Ø Ø Ñ Ø Ü ÓÖ Ø ôò ØÖ Ø ôò Ð ÕÓÙº Ò ÕÖ ÐÓ Ý ¹ Ô Ø Ø Ò Ò ÔÖ ØÓÖ Ð Ý ÔÓ ÛÒ ÙÝ ÐÓ Ô Ô ÓÙ ÙÔ ÙÒÓ Ø Ò Ø Ò Ø Ò Ø Ø Ó ÓÔÓÓ Ü Ø Þ Ø Ð ÔÓÙ ÓÒØ Ü Ø Ø Ô Ö Ò ØÛÒ Ø Ö ÛÒ ÓÑ ÒÛÒ Ù ÕÛÒ Ø Ñ Ö ô Ñ ÔÐ ÖÓ ÓÖ º ÁÁµ Ô Ü Ó ÊÓÑÔÓØ É Ö Ñ Ò Ø Ö Ñ ÒØ Ò ÙÔÓ Ö ÑÑ ÓÙÑ Ø Ò ÐÐ Ý Ñ Ô Ö Ó Ù Ö ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ñ Ó ÓÐÓ Ð ÕÓÙ ØÓÒ ØÓÑ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º À Ö ÙÒ Ø Ñ ÔÖÓ Ô ÔÛ ÙØ Ô ÖÓÙ Þ ¹ Ø Ø Ò Ô ÖÓ ØÖ ÔÓ ÓÔ ØÓ Ò ÙÒ Ö Ø Ò Ò ÔØÙÜ Ò Ø ØÓ ÓÙ Ù Ö Ñ ÒÓÙ ÔÐ ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙº Å Õ Ø Ö ÙÒ Ø ÔÖÓ Ô Ô ÖÓÙ Þ Ø Ô ØÓÒ Borst ½ ÔÓÙ Ô Ö Ö Ø Ñ Ñ Ó Ó Ø Ñ ÓÙÖ Ñ Ø Ü ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö Ó Ø Ò Ù Ø Ð Õ Ö Ñ Ò ÒØ Ñ ÒÓÙ Ñ ÓÑ Ò ÓÑ Ñ ÛÒ Ô º ÌÓ ÖÓÑÔÓØ Õ Ö DLR-II ÔÓÙ ÕÖ ÑÓÔÓ Ø Û ÔÐ Ø ÖÑ Ø Ò Ô Ö Ô ÒÛ Ö ÔÓ¹ Ø Ð ÓÙÖ Ò Ô Ø Ñ ÒØ Ø Ö Ô Ø Ñ Ø Ø ÕÖÓÒ ÖÓÑÔÓØ Ñ Õ ØÖÓÒ Ø ÕÒÓÐÓ ØÓÒ ØÓÑ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ Õ Ö ÑÓ º Å ÐÐ ÙÒ ÔÖÓ Ô Ô ÖÓÙ Þ Ø Ô ØÓÙ Pollard, Hodgins Ó ÓÔÓ¹ Ó Ô Ö Ö ÓÙÒ Ñ Ñ Ó Ó Ø Ò ÔÖÓ ÖÑÓ Ò Ô Ö Ñ ØÓ Ö Ô Ü ÓÙ Õ Ö ÑÓ Ô Ò Ù Ö Ñ ÒÓ ÒØ Ñ ÒÓ Ò Ò Óº Å Ü ÓÙ ÒØÙÔÛ Ö Ô ÖÓÙ Þ Ø Ô ØÓÙ Martin, Ambrose, Diftler, Platt & Butzer ÔÓÙ Ô ÖÓÙ Þ Ø Ñ Ñ Ó Ó Ð ÕÓÙ Ø Ò Ô Ò Ð ÔØ ¹ ÐØÛ Ø ÔÓ Ø Ø Ð Ò ÒØ Ñ ÒÓÙ Ñ ÒÛ Ø ÛÑ ØÖ ÕÖ ÑÓÔÓ ôòø Ñ ÒÓ ÔØ (haptic -tactile) Ø Ö ÔÐ ÖÓ ÓÖ º ÙØ ÔÓÙ Ò Ø Ð ÙØ Ø Ø Ö Ñ ÒØ Ö ÙÒ Ø Ö Ø Ö Ø Ø Ò ÔÖÓ Ô Ò ÔØÙÜ Ñ Ù Ö ÔÖÓ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ñ ØÓ Õ Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò Ñ Ö¹ ÑÓ ØÓ Ù Ö Ñ ÒÓ ÔÓÐ Ô Ø Ø ØÓÑ ØÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º

37 ½º ËÙÒ ÓÖ Ø ØÖ Ü Ø ÞÓÒØ Ø Õ Ø Ö Ô Ô ÔÓÙ Ò ÖÓÒØ Ø Ò Ü Ð Ü ÔÓÙ Õ ÔÖ Ñ ØÓÔÓ Ø Ø Ð ÙØ ÕÖ Ò ØÓÒ ØÓÑ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ Õ ¹ Ö ÑÓ ÜÞ Ò Ò ÖÓÙÑ ÔÓ ÔÖÓØ Ô Ø Ò Ö ØÛÒ Rodney Brooks, Leslie Kaelbling, Trevor Darrell & Push Singh ½½ ØÓ Ë ÔØ Ñ Ö Ó ØÓÙ ¾¼¼ ººº Ì ÕÖ Þ Ø Ò Ò Ø Ù ÓÙÑ Ñ Ñ Õ Ò Ò Ô Ü Ó Õ Ö Ñ ÒØ Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ ÒÓ Ñ ÓÑ Ñ ÒÓ Ò ÖôÔ ÒÓ Ô Ö ÐÐÓÒ ÈÓÐÐ Ô Ø ÙÔÓ ÔÓÙ Ò Ò Ô ÔÖ Ø Ö Ö ØÓÒ Ô Ü Ó Õ Ö Ñ ÔÖ Ô Ò Ô Ò Ü Ø ØÓ Ò Ô Ò Ø Ø Ò Ø Ð Ó Òº ÍÔÓÝ Þ Ñ Ø Ø Ð ÙØÓ ØÓÙ ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ô Ø ÒØ Ðô Ò ÔÖÓ ººº ÙÒ ÕÞ ººº Ø mobile ÖÓÑÔÓØ ÙÔ ÖÜ Ø Ö Ð¹ Ð Ð Ô Ö Ñ ØÓ Ö Ó ÔÓÙ Ü Ø Ø Ò Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò ØÓ Ö Ó Ø Ñ Õ Ò Ñ Ø Ô ÒÓÐÓ Ò Ô Ö Ø º Ð Ô Ô Ö Ñ ØÓ Ò ÖÓÒ Ñ Ø Ø ÙØ ÕÖÓÒÓÙ ÙØÓ ÒØÓÔ ÑÓ Û Õ ÖØÓ Ö ÕôÖÓÙ (simultaneous localization and mapping) Ñ ¹ Ø ÓÖ Ø ÕÒ ôò ÔÓÙ ÓÖ Ø Ò ÔÐÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Ø ÒÛ Ø Ô Ö ÐÐÓÒØ º ³ÇÑÛ Ò ÒØÙÔÛ ØÓ ÓÒ Ø Ò ÙÔ ÖÕ Ñ Õ Ñ Ø Ü ØÓÙ Ö ÓÙ ÔÓÙ Ü Ø Ø Ò Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò ØÓÙ Ö¹ ÓÙ ØÓÒ Ô Ü Ó Õ Ö Ñ º Ò Ô Ò Ø ÙØ ØÓ Ò Ó Ð Ø ÙØ ÔÓÙ Ò Ø Ò Ò Ñ Ñ Û ØÓ Ö Ó ÔÓÙ Ò Ö Ø ØÓÒ Ô Ü Ó Õ Ö ¹ Ñ Ø Ø Ø ØÓÙ ½ ¼ Ø Ò Ò ÔØ Õ Ò ÔÓÐÐ Ô Ø ÕÖÓÒ Ô ÒÓÐÓ ÛÖ Ñ º ÙØ Ó Ø ÕÒ Õ Ø Ò Ò Ñ ¹ ÒÓÙÒ ÑÓÒØ Ð ØÓÙ Ô Ö ÐÐÓÒØÓ ô Ò ÖÓÙÒ Ñ ÙØ ÔÓÑ ÒÛ Ò Ø ÐÐ Ð Ø Ò Ô ÖÔØÛ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ Õ Ö ÑÓ Ñ ÓÑ Ñ Ò Ô Ö ÐÐÓÒØ º ÅÓÙ Ò Ø Ø Ó Ô Ü Ó Õ Ö Ñ Ò Ò ¹ Ó ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ ÔÓÙÑÔÓÖ Ò Û Ð Ø Ö Ô Ø Ñ Õ Ò Ñ ººº º È Ø ÓÙÑ ÐÓ Ô Ò Ô Ø Ñ Ö Ñ Ø Ó ØÓÑ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓ¹ Ø Ó Õ Ö ÑÓ ÔÓØ Ð Ò Ô Ø Ô Ó Ò ÖÓÒØ Ñ ÒØ Ñ Ø ÔÓÙ ÒØ Ñ ØÛÔÞ ÖÓÑÔÓØ Ñ Ö ÔÛ Ñ Ô ÙØ Ø ÓÔÓ ÔÖÓØ ¹ ÒÓÙÑ ØÓ ÔÐ Ó Ø Ô ÖÓ ØÖ ô ÓÙÑ ÔÓ Ø Ù Ò Ô Ö Ø ÖÛ Ö Ò Ø ô Ø Ø Ð Ò Ó Ó Ñ Ñ Ó ÓÐÓ Ó ÓÔÓ ÒØ Ñ ØÛÔÞÓÙÒ ÔÓ Ó Ñ Ø ÔÖÓ Ð ÔÓÙ Ò Ö Ñ Ô Ö Ô ÒÛº ½º ËÙÒ ÓÖ Ø ØÖ Ç Ô Ø ÑÓÒ ÙÒ ÓÖ Ø Ô ÖÓ ØÖ Ø ÞÓÙÒ Ó ÔÔ º ÌÓ ÔÖôØÓ ÔÔ Ó Ô Ö Ð Ñ Ò ØÓÒ Õ Ñ Ø Ò Ò ÔØÙÜ Ñ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ ØÓÒ Ð ÕÓ ÖÓÑÔÓØ ôò Ù Ø Ñ ØÛÒº Å ¹

38 ½º ËÙÒ ÓÖ Ø ØÖ Û Ñ Ö ÖÕ ¹ Ñ ÛÐ ÙÑ Ò ÖÕ Ø ØÓÒ ÓÔÓ Ô ÖÓÙ Þ Õ ¹ Ö Ø Ö Ø ÙÜ Ñ Ò Ô Ø Ñ Ø Ø Ò Ø ÖÓÑÔÓØ ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ô ØÙ Õ Ò Ø Ñ ÓÙÖ Ò Ð Ø Ó ÓÔÓÓ Ô Ò Ñ ÒØ ÙÖÛ¹ Ø º È Ó Ù Ö Ñ Ò ØÓ ÖÓÑÔÓØ Ø Ñ ØÓ ÓÔÓÓ Ò ÛÑ ØôÒ Ø Ò ÔÖÓ¹ Ø Ò Ñ Ò ÖÕ Ø ØÓÒ Ô Ò Ñ ÒØ ÒÓÕ ÔÖ Ð ÔØ ØÓÕ ÔÓÙ Ò ÔØÓÙÒ ÓÑ ØÓÙ ÑÓÒ º ËØÓ Ø ÖÓ ÔÔ Ó ÙÒ ÓÖ Ø Ô ÖÓ ØÖ Ø ØÓÒ Õ Ñ Ø Ò ÙÐÓÔÓ Ñ Ñ Ó ÓÐÓ ÖÓÑÔÓØ Ñ Ø ÕÒ ôò Ó Ò ÕÙØ Ñ ÔÖÓ ÖÑÓ Ñ Ò ÙÒ Õ ÕôÖÓ¹ Ø Ø º Å Ø Ò ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ñ Ó ÓÐÓ Ò ÔØÙÜ ÖÓÑÔÓØ Ñ ¹ Ô ØÖ Ô Ø ÙØÓ¹ Ò ÔØÙÜ ÙØÓ¹ÓÖ ÒÛ ØÓÙ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ Ó Ù Ø Ñ ØÓ ÕÛÖ Ø Ò Ò Ò ÓÙ ÑÓÒØ ÐÓÔÓ Ô Ò ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø ¹ ÑÓ º Ç ÙÒ ÓÖ Ø ØÖ Ø Ó ÔÔ Ü ÓÐÓ Ò Ó Ø ÓÖ ÔÖÓ Ð Ñ ØÛÒ µ ØÓÒ Ò Ñ Ø Ð ÕÓ ÖÓÑÔÓØ ôò ÐÙ ÛÒ Ñ ÔÐ ÓÒ ÞÓÒØ ÑÓ Ð Ù Ö µ ÖÑÓ ÙÒ Ö Þ Ñ ÒÓÙ ÖÓѹ ÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º Ì Ù Ö Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø Õ Ñ Ù ÒØÖÛØ ÑÓÒØ ÐÓÙµ ÔÖÓ ÕÒÓÙÒ Ø Ò ÔÓ ÓØ Ø Ø Ø ÔÖÓØ Ò Ñ ¹ Ò ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ø Ò Ñ Ñ Ò Ñ Ø Ó Õ Ñ Ò Õ Ö Ø Ö Ø Ô Ø Ñ Ø Ø Ò Ù Ø ÔÓ Ø Òô Ó Õ Ñ Ø Ò ÙÖÛ Ø Ô Ò Ñ ÑÓÒØ ÐÓÔÓ Ñ Ò ØÓÕ ÙÔÓÑÓÒ ÛÒ ØÓÙ Ù Ø Ñ ØÓº Ç Ó Ø ÕÓ Ø Ô ÖÓ ØÖ ÔÓÙ ÙÒ ØÓ Ò Ø Ò ÓÙ Ø Ô Ø ÑÓÒ ÙÑ ÓÐ Ø Ò Ó ÐÓÙ Ó ½º Ò ÔØÙÜ Ù Ð Ø Ð Ñ ÛØ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ Ð ¹ ÕÓÙ ÖÑ Ñ ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º ËØÓ ÔÐ Ó Ø Ô ÖÓ ØÖ Ñ ÓÙÖ Ñ ÔÐ ÓÑ ØÓ Õ Ø ÓÔÓ ÒØ ØÓ ÕÞÓÒØ Ñ ÔÐ Ù ÓÒØ Ø Ø ÔÛ ÖÓÑÔÓØ Ó Ò ÑÓ ØÖÓÕÓ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔ Øº ÙØ Ó ÔÐ ÓÑÓ Ó Ò ÓÒØ Ø Ø ÑÔÓÖÓ Ò Ò ÙÒ Ù ØÓ Ò Ò Õ Ñ Ø¹ ÓÙÒ ÓÑ ÔÓÙ Ø ÖÒÓÙÒ Ò Ô Ð ÓÙÒ Ô Ó Ô ÖÔÐÓ Ö ÐÐ Ø ÙØ ÕÖÓÒ Ò Ø ÖÓ Ò Ø Ò ÔÐ Ø Ø ØÓÙº ÌÓ ÔÓØ Ð Ñ ÐÓ Ô Ò ¹ Ò ÙÐÓÔÓ Ñ Ø Ò Ñ Ñ Ò ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ÖÕ Ø ØÓÒ ÓÔÓ Ò Ö ÖÕ Ô Ò Ö ÖÛØ ÓÑ ØÓ Ô Ó ÖÑÓ Ø ÑÔÓÖ Ò Ð ÔØ ØÓÒ ØÓÑ ØÓÙ Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö ÑÓ º ¾º Ò ÔØÙÜ Ñ ÓÙ Ò ÕÙØ ÖÓÑÔÓØ Ñ ÖÑ Ñ

39 ½º ËÙÒ ÓÖ Ø ØÖ ÙÒ Õ ÕôÖÓ¹ Ø Ø º ÙÒ ÓÖ Ø Ô ÖÓ ØÖ Ò Ò ÔØÙÜ Ñ Ñ ÓÙ Ò ÕÙØ Ñ ÖÑ Ñ ÙÒ Õ ÕôÖÓ¹ Ø Ø ÛÒº Ô ¹ ÔÐ ÓÒ Ñ Û Ø ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ò ÔØÙÜ Ñ ØÓ ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ¹ Ø Ñ Ô ØÙ Õ Ò Ø Ò ÔÖÓ ÖÑÓ ØÓÙ ÙÒ Ñ Ñ Ø ÐÐ Ñ ¹ Ò Ô Ö ÐÐÓÒØ Ô Ò ÓÒØ Ò Ø Ø ÙØÓ¹ÓÖ ÒÛ ÙØÓ¹ Ò ÔØÙÜ º À ÙÒ Ü Ð Ø Ñ Ø Ò ÔÖÓØ Ò Ñ Ò ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ¹ ØÓÔÓÐÓ Ô ØÙ Õ Ò Ø Ò ÔÐÙ ØÓÙ ÙÒÓÐ Ó Ò ÙÑ ÒÓÙµ Ø ÕÓÙ Ñ Û ØÛÒ ØÖ Ø ôò ÔÓÙ Ñ ÒÓÙÒ Ó ÔÖ ØÓÖ ÔÓÙ ÙÒ ¹ ØÓÙÒ ØÓ Ø Ñ º È Ó Ù Ö Ñ Ò Ó Ñ Õ Ò Ñ Ò ÕÙØ Ñ ÔÓÙ ÔÖÓØ Ò Ø ÙÒ Ø Ñ Ò ÙÑ Ò ÒØ ØÓÕ Ø Ø ÛÒ¹ Ö ÛÒ Ø Ò ÔÐÙ ØÓÙ ÙÒÓÐ Ó Ø ÕÓÙ Ñ Û Ñ ÙÒ Ñ Ò ÐÙ ØÓÙ ÙÒÓÐ Ó Ø ÕÓÙ ÙÔÓ¹ Ø ÕÓÙ ÔÓÙ Ò Ò Ô ÙØÓ Ó ÔÖ ØÓÖ Ð Ø Ò Ò ÔØ Ü ØÓÔ ØÖ Ø ÒØ ØÓ Õ Ø Ø ÛÒ¹ Ö ÛÒµº Ô ÔÐ ÓÒ ÐÓ Ò Ø Ñ Û ÙØÓ ØÓÙ Ñ Õ Ò ÑÓ Ø Ò Ñ Ø ØÓ ÙÔÓÐÓ Ø ÖÓ Ø Ñ ØÓ ÒÓÐÓ ØÛÒ ÔÖ Ø ÖÛÒ ÔÓÙ Ô ÖØÞÓÙÒ ØÓ Ø Ñ º º ËÕ Ò Õ Ñ ØÓ Ù Ö Ó ÖÓÑÔÓØ Ó Ð ÕÓÙº Ô Ñ ÒÓ Ø ÕÓ ÔÓÙ ÙÒ Ø ÓÙ Ø Ô Ø ÑÓÒ ÙÑ ÓÐ Ø Ô ¹ ÖÓ ØÖ Ò Ó Ô ØÙÕ ÙÒ Ù Ñ Ð Ñ Ó ÓÐÓ Ð ÕÓÙ Ñ ÙÔÓÐÓ Ø ÑÓÒØ Ð Ø ÕÒ Ø ÒÓ ÑÓ Ò Ñ ÓÙÖ ôò¹ Ø Ø Ò Ù Ö Õ Ñ ØÓ ÓÔÓÓ ÑÔÓÖ Ò ÕÖ ÑÓÔÓ ØÓÒ Ð ÕÓ Ù Ö Ñ ÒÛÒ ÖÓÑÔÓØ ôò Ø Ü ÛÒ ÔÐ Ò Ñ Ø ÐÙ Ø ÖÛÒ ÙÒ ÑÛÒ Ò Ñ Ø ÐÙ ÔØ ÙÒ ÑÛÒ ÔÓÐÙ Ö ÖÛØ ÖÓÑÔÓØ Ð ô ÙÒ Ö Þ Ñ Ò ÙØÓ ÒÓ Ñ Ò ÖÓÑÔ Øµº º È ÖÓÙ Ò ÐÙ Ô Ö Ñ ØÛÒ ÖÑÓ Ì ÐÓ Ñ Û Ø Ô ÖÓÙ Ø ÒØ ØÓ Õ Ò ÐÙ Ô Ö ¹ Ñ ØÛÒ ÖÑÓ Ô ØÙ Õ Ò Ø Ò Ü ÓÐÓ ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ñ Ó¹ ÓÐÓ ÙØ ÒÓÑ Ò ÔØÙÜ µ ÖÓÑÔÓØ Ñ Ü ÓØ ØÛÒ ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ð ÕÓÙ Ô Ü ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö Ø ô Ù¹ ØÓ ÒÓ Ñ Ò ÖÓÑÔ Ø Ò ÛÑ ØôÒÓÒØ Ø Ò ÔÖÓØ Ò Ñ Ò ÔÓÐÙÔÖ ØÓÖ ØÓÔÓÐÓ º Ì Ô Ö Ñ Ø ÖÑÓ ÔÓÙ Ö ÙÒ Ò Ø Ò Ô ÖÓ ¹ ØÖ Ô Ö Ð Ñ ÒÓÙÒ µ ÔÔ Ó ÖÓÑÔÓØ Õ Ö Ø Ñ ÔÐ ÓÒ ¹ ÞÓÒØ ÑÓ Ð Ù Ö ØÓÔÓ Ø Ö Ð ÓÙ ÖÓÑÔÓØ Ó Õ Ö Ø Ø ÖÛÒ ÙÒ ÑÛÒ Ô Ø Ø ÙØ ÕÖÓÒ ÔÓ Ù ÑÔÓ ÛÒ ÖÓÑÔÓØ Õ Ö Ø ÔØ ÙÒ ÑÛÒµ µ ÔÓÐÙ Ö ÖÛØ ÖÓÑÔÓØ Ð µ ÖÓÑÔÓØ Õ Ö Ñ ÒØ Ñ ÒÓÙ box-pushing µ Ñ Û Ó ÙÒ Ö Þ Ñ ÒÛÒ ÙØÓ ÒÓ Ñ ÒÛÒ ÓÕ Ñ ØÛÒº

ÍÒ Ú Ö Ø Ð Ù ÖÒ Ö ÄÝÓÒ Á ÁÒ Ø ØÙØ È Ý ÕÙ ÆÙÐ Ö ÄÝÓÒ Ì ÓØÓÖ Ø ËÔ Ð Ø È Ý ÕÙ Ô ÖØ ÙÐ ØÙ Ù Ò Ð À ¼ ¼ ÙÜ ÓÐÐ ÓÒÒ ÙÖ ÖÓÒ ÕÙ Ø ÒØ Ö Ð Ö Ø ÓÒ Ù ÐÓÖ Ñ ØÖ Ù ÊÙÒ ÁÁ Ù Ì Ú ØÖÓÒº Ô Ö È ÖÖ ¹ ÒØÓ Ò Ð ÖØ ËÓÙØ ÒÙ Ð ½

Διαβάστε περισσότερα

v[m/s] U[mV] 2,2 3,8 6,2 8,1 9,7 12,0 13,8 14,2 14,6 14,9

v[m/s] U[mV] 2,2 3,8 6,2 8,1 9,7 12,0 13,8 14,2 14,6 14,9 Á ¹ È ÖÙÔ ½º ÖÞ ÚÓÞ Ö ÓÒ Ø ÒØÒÓÑ ÖÞ ÒÓÑ ÒØ ÒÞ Ø Ø v 1 = 45,0 m/s ÔÖÙ ÒÓÑ ÔÖ Ð ÞÙ Ó ÔÙØ Ñ ÒÓÖÑ ÐÒÓ Ò ÔÖ Ú ÔÖÙ Ö ÙØÓÑÓ Ð ÓÒ Ø ÒØÒÓÑ ÖÞ ÒÓÑ ÒØ ÒÞ Ø Ø v 2 = 15,0 m/s Ó Ò Ð º Í ÓÐ Ó Ö Ò ÚÓÞ Ñ ØÙ ÞÚÙ ÙÕ Ø ÒÓ

Διαβάστε περισσότερα

a x = x a x. Ηθετικήλύσητηςεξίσωσηςαυτής(για a = 1)είναιοαριθμόςτου Fibonacci 5 1 φ =. 2 ΟΑριστοτέληςδενχρησιμοποιείτονόρο,αλλάπροτιμάτοκάθετος.

a x = x a x. Ηθετικήλύσητηςεξίσωσηςαυτής(για a = 1)είναιοαριθμόςτου Fibonacci 5 1 φ =. 2 ΟΑριστοτέληςδενχρησιμοποιείτονόρο,αλλάπροτιμάτοκάθετος. Ã Ð Ó ½¾ ËØÓ Õ ÛÒ ÐÓ Ø³ ÇÑÓ Ø Ø ½¾º½ Ì Ô Ö Õ Ñ Ò ØÓÙ ÐÓ٠س ÇÖ ÑÓ ÇÖ ÑÓ Ø ÓÑÓ Ø Ø Ù Ù Ö ÑÑÛÒ Õ Ñ ØÛÒº ÈÖ Ø ½ ÌÓ ôö Ñ º ÈÖÓØ ¾ ÇÑÓ Ø Ø ØÖ ôòûòº ÈÖÓØ ½ Ò ÐÓ Ö ØÑ Ñ ØÛÒº ÈÖÓØ ½ ½ Ò ÐÓ Ñ º ½¾ ½¾ à ï Ä ÁÇ ½¾º

Διαβάστε περισσότερα

M 2. T = 1 + κ 1. p = 1 + κ 1 ] κ. ρ = 1 + κ 1 ] 1. 2 κ + 1

M 2. T = 1 + κ 1. p = 1 + κ 1 ] κ. ρ = 1 + κ 1 ] 1. 2 κ + 1 Å Ü Ò ÙÐØ Ø ÍÒ Ú ÖÞ Ø Ø Ù Ó Ö Ù Ã Ø Ö Þ Ñ Ò Ù ÐÙ Ð Ò Ö Ëº Ó Ì Ä ÈÊÇÊ ÉÍÆ Æ ÃÁÀ ËÌÊÍ ËÌÁ ÁÎÇ ÄÍÁ Á ÆÌÊÇÈËÃ Ê Ä Á κ = 1.4µ ½ ½ ÁÞ ÒØÖÓÔ Ö Ð ÃÓÖ Ø Ò ÑÓ Þ Þ ÒØÖÓÔ Ó ØÖÙ ½ Ú ÔÓÑÓ Ù Ò ÜÙ ØÓØ ÐÒ Ú Ð Õ Ò Ø Ø

Διαβάστε περισσότερα

¾ Ë Öö º¾º Å ØÓ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º Ê ÞÙÐØ Ø Ù º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º½º Ê ÞÙÐØ

¾ Ë Öö º¾º Å ØÓ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º Ê ÞÙÐØ Ø Ù º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º½º Ê ÞÙÐØ Ë Öö ½º ÍÚÓ Ó Ò Ú Ò ÓÐÓ ÑÖ ö Ø ÓÖ ÓÑ Ö ÓÚ ½º½º ÍÚÓ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½º¾º ÈÓÖ î Ò ÑÖ ö ÔÖ Ó Ò ÓÚ ÚÓ Ø Ú º º º º º º º º º º º ½º º ÅÓ Ð ÑÖ ö º º º º º º º

Διαβάστε περισσότερα

Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων. Α.-Γ. Σταφυλοπάτης.

Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων. Α.-Γ. Σταφυλοπάτης. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων Α.-Γ. Σταφυλοπάτης Πειράματα Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες

Διαβάστε περισσότερα

N i. D i (x) = 1 N i. D(x, x ik ). (3, 1), (3, 0.9), (3, 0.8), (3, 0.8) (4, 0), (4, 0.1), (4, 0.2). k=1. j=1

N i. D i (x) = 1 N i. D(x, x ik ). (3, 1), (3, 0.9), (3, 0.8), (3, 0.8) (4, 0), (4, 0.1), (4, 0.2). k=1. j=1 Å Ì Å ÌÁà Á Î µ ÍÔÓÖ Å Ø Ñ Ø Á Ú Ð ØÖÓØ Ò ÚØÓÖ ØÙÑ Å Ð Ø À Ò Ú Ù Ø ¾¼¼ ½ âì ÎÁÄËà ÎÊËÌ ½º Ê ÎÊâ Æ ΠÇÊ Î ÃÓ ö Ð ÑÓ Ò Ö ÞÚÖ Ò ÚÞÓÖ ÑÓ ÒÓ Ö ÞÚÖ Ø Ø ÓÞº ÓÔÖ Ð Ø ÞÖ ÙÒ ÑÓ Ö Þ Ð Ø ÚÞÓÖ Ó Ú ÞÒ Ò Ö ÞÖ ÓÚ ÚÞÓÖ

Διαβάστε περισσότερα

ÍÆÁÎ ÊËÁ Ë ÆÌÁ Ç ÇÅÈÇËÌ Ä ÍÄÌ ËÁ Ô ÖØ Ñ ÒØÓ È ÖØ ÙÐ Ó Ý ÈÖÓ Ö Ñ Ò ÓÖ ÒØ Ó Ç ØÓ Ð Ê ÓÒ ØÖÙ Ò ËÙ Ó Ò Ð ÜÔ Ö Ñ ÒØÓ À Ë ÓÐ ÓÒ Æ Ð Ó¹Æ Ð Ó Å ÑÓÖ ÔÖ ÒØ Ô Ö ÓÔØ Ö Ð Ö Ó Ä Ò Ó Ò Ò ÔÓÖ Å ÒÙ Ð Ë Ò Þ Ö Å ÖÞÓ ½ ¾

Διαβάστε περισσότερα

Scientific knowledge is the common heritage of mankind. Abdus Salam

Scientific knowledge is the common heritage of mankind. Abdus Salam È Æ ÈÁËÌÀÅÁÇ ÂÀÆÏÆ ÌÅÀÅ ÍËÁÃÀË ÈÌÍÉÁ ÃÀ Ê ËÁ Ô Ö ØÒÓÙ ÖÕ ÓÒ ÈÙÖ ÒÓ Ò ÇÖ Ø Ð ºÅº ¾¼¼¾¼¼¼¾ Ô Ð ÔÛÒ Ã Ø Ò Ó Ä Õ Ò ¾ Scientific knowledge is the common heritage of mankind. Abdus Salam È Ö Õ Ñ Ò ÈÖ ÐÓ Ó ½

Διαβάστε περισσότερα

ΟπτικόςΠρογραμματισ μός. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος

ΟπτικόςΠρογραμματισ μός. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος ΟπτικόςΠρογραμματισμός ΙωάννηςΓºΤσούλος ¾¼½ ÔØÖ ½ ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Σεαυτήτηνενότηταθαεξεταστούνμερικέςαπότιςβασικέςδομέςπάνωστις οποίεςστηρίζεταιηβιβλιοθήκη É̺Οιδομέςαυτέςπεριλαμβάνουνδυναμικούς πίνακες

Διαβάστε περισσότερα

Προσομοίωση Δημιουργία τυχαίων αριθμών

Προσομοίωση Δημιουργία τυχαίων αριθμών Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων Α.-Γ. Σταφυλοπάτης Προσομοίωση Δημιουργία τυχαίων αριθμών Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό

Διαβάστε περισσότερα

Adaptive Trailing Edge Flaps for Active Load Alleviation in a Smart Rotor Configuration. DTU Wind Energy - PhD

Adaptive Trailing Edge Flaps for Active Load Alleviation in a Smart Rotor Configuration. DTU Wind Energy - PhD Adaptive Trailing Edge Flaps for Active Load Alleviation in a Smart Rotor Configuration DTU Wind Energy - PhD Leonardo Bergami DTU Wind Energy PhD-0020(EN) August 2013 DTU Vindenergi Active Load Alleviation

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων. Ενότητα: Αποκατάσταση εικόνων. Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων. Ενότητα: Αποκατάσταση εικόνων. Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων Ενότητα: Αποκατάσταση εικόνων Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ÃÐÓ 12 ÔÓØ Ø ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÓÖ Ó Ò Ø Ø ÐÝ Ù ØÒØ ÔÖÑÖÛ

Διαβάστε περισσότερα

Δυναμικοί τύποι δεδομένων

Δυναμικοί τύποι δεδομένων Δυναμικοί τύποι δεδομένων ΙωάννηςΓºΤσούλος Δεκέμβριος ¾¼ Η ÂÚπεριέχειμιασειράαπόχρήσιμεςκατηγορίεςπουχρησιμοποιούνταιγια τηνδιαχείρισηδυναμικώνδεδομένων σταοποίαδενγνωρίζουμεεκτωνπροτέρων όχι μόνον την

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων. Ενότητα: Εισαγωγή. Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας. Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων. Ενότητα: Εισαγωγή. Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας. Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων Ενότητα: Εισαγωγή Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ÃÐÓ 1 Û Å ØÒ ÐÙ Ø Ý ÛØÓÖ Ý Ò Ò ÔÐÓÒ ØÑ ØÓÙ ÙÖÛ ÓÒÓº À ÔÜÖ ÒÛÒ

Διαβάστε περισσότερα

¾

¾ Ù Ð ÛÑ ØÖ Ë Ñ ô Áº º ÈÐ Ø ÌÑ Ñ Å Ñ Ø ôò È Ò Ô Ø Ñ Ó ÃÖ Ø Ñ ÖÓÙ ¾¼¼ ¾ ÈÖ ÐÓ Ó Ç Ñ ô ÙØ Ö Ø Ò Ø Ó Ø ØÖ ØÓÙ Ó Ø Ø ØÓÙ ÌÑ ¹ Ñ ØÓ Å Ñ Ø ôò ØÓÙ È Ò Ô Ø ÑÓÙ ÃÖ Ø ÔÓÙ Ô Ð Ü Ò ØÓ Ñ Ñ Å¾¼ Ù Ð ÛÑ ØÖ ØÓÙ ÒÓÒ Ó ÈÖÓ

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στις Φυσικές Επιστήμες (ΦΥΕ14) Περίοδος ΕΡΓΑΣΙΑ 1 η. Τότε r r b c. και ( )

Εισαγωγή στις Φυσικές Επιστήμες (ΦΥΕ14) Περίοδος ΕΡΓΑΣΙΑ 1 η. Τότε r r b c. και ( ) Εισαγωγή στις Φυσικές Επιστήμες (ΦΥΕ4) Περίοδος 8-9 ΕΡΓΑΣΙΑ η Θέμα (μονάδες ) i. Δείξτε ότι ( a b) c a ( b c ) + b( a c ). a b c+ c a b+ b c a ii. Δείξτε την ταυτότητα Jacobi : ( ) ( ) ( ) Απάντηση i.

Διαβάστε περισσότερα

Δυαδικά Συστήματα. URL:

Δυαδικά Συστήματα.   URL: Ø ÖÓ Ü Ñ ÒÓ ÓØ Δυαδικά Συστήματα ôö Ó Éº Ð Ü Ò Ö ÔÓÙÐÓ Ä ØÓÖ Èº º ¼» ¼ e-mail: alexandg@uop.gr URL: http://users.iit.demokritos.gr/~alexandg ÌÑ Ñ Ô Ø Ñ Ì ÕÒÓÐÓ Ì Ð Ô Ó ÒÛÒ ôò È Ö Õ Ñ Ò Ù Ë Ø Ñ ½ ¾ Δυαδικό

Διαβάστε περισσότερα

ÔÖÓØ Ô ØÓ ESO (M. Sarazin and F. Roddier, A&A 227, 294-300, 1990) Õ Ò ¹

ÔÖÓØ Ô ØÓ ESO (M. Sarazin and F. Roddier, A&A 227, 294-300, 1990) Õ Ò ¹ Seeing-GR Å ØÖôÒØ Ø Ø Ö Õ Ø ØÑ Ö Ø Ò ÐÐ Å Ð Ñ ØÖ 1 Æ ØÓÖ ÒÒ 2 È ÖÞ ËØ Ð Ó 3 ÌÖ ÑÓÙ Ù Ð 4 Ã Ö Ñ Ò Ð 5 ÒØÛÒ ÒÒ 5 ÓÙÐ ÒÒ 5 ÃÓÙÖÓÙÑÔ ØÞ Ãô Ø 5 Ë Ö ÒÒ 5 1 Hamburger Sternwarte, Gojenbergsweg 112, 21029 Hamburg,

Διαβάστε περισσότερα

p a (p m ) A (p v ) B p A p B

p a (p m ) A (p v ) B p A p B ½ ËØ Ø ÐÙ ½º½ ÍÚÓ ÈÖ ÔÖÓÙÕ Ú Ù Ñ Ò ÐÙ Ð Ó ÐÙ Ù Ò ÐÙ ÑÓ ÑÓ ÔÓ Ð Ø Ò Þ ÔÖ Ñ Ò Ð ¹ ÐÙ Ù Ò Ú ÐÙ Ò Ð ÙÒÙØ Ö ÔÓ Ñ ØÖ Ò Þ ÔÖ Ñ Ò Þ Ò Ó Ö ØÒÓ Þ Õ Ó ÓÒØ Ø Ð Þ Ñ Ò Ø Ò Ö ÐÒ Ð Ð ØÖÓÑ Ò ØÒ Ð µº ÇÚ Ð Ó ÕÒÓ ÞÖ Ú Ù ÔÓ

Διαβάστε περισσότερα

Κληρονομικότητα. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος

Κληρονομικότητα. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος Κληρονομικότητα ΙωάννηςΓºΤσούλος ¾¼½ ½ Ηκατηγορία ÈÖ ÓÒ ΗκληρονομικότητααποτελείένααπόταβασικότεραχαρακτηριστικάτουαντικειμενοστραφούςπρογραμματισμούºΤαβασικάτηςστοιχείασε είναι ½ºΤαπεδίαπουχρειάζεταιναπεράσουνστηνκατηγορίαπουκληρονομείθα

Διαβάστε περισσότερα

ca t = β 1z t 1(q t γ)+β 2z t 1(q t >γ)+ε t z t = g(x t,π)+u t

ca t = β 1z t 1(q t γ)+β 2z t 1(q t >γ)+ε t z t = g(x t,π)+u t Ì Ö ÓÐ ÅÓ Ð Ó Ø ÍË ÙÖÖ ÒØ ÓÙÒØ ÊÓ ÖØÓ ÙÒ Ò ÇØÓ Ö ½ ¾¼½ ØÖ Ø Ï Ø Ö Ú ÍË ÙÖÖ ÒØ ÓÙÒØ Ñ Ð Ò Á Ø Ö ÓÐ Ú Ò Ø Ø Ø Ú ÓÖ Ó Ø ÙÖÖ ÒØ ÓÙÒØ Ö ÒØ ÙÖ Ò Ø Ò ÙÖÔÐÙ ÓÖ Ø Ø Ø Þ Ó Ø Ñ¹ Ð Ò Ñ ØØ Ö Á Ø Ö Ø Ö ÓÐ Ö Ð Ø ÓÒ Ô

Διαβάστε περισσότερα

A Francesca, Paola, Laura

A Francesca, Paola, Laura A Francesca, Paola, Laura L. Formaggia F. Saleri A. Veneziani Applicazioni ed esercizi di modellistica numerica per problemi differenziali 2 3 LUCA FORMAGGIA FAUSTO SALERI ALESSANDRO VENEZIANI MOX - Dipartimento

Διαβάστε περισσότερα

Θεωρία Συνόλων. Ενότητα: Διατακτικοί αριθμοί. Γιάννης Μοσχοβάκης. Τμήμα Μαθηματικών

Θεωρία Συνόλων. Ενότητα: Διατακτικοί αριθμοί. Γιάννης Μοσχοβάκης. Τμήμα Μαθηματικών Θεωρία Συνόλων Ενότητα: Διατακτικοί αριθμοί Γιάννης Μοσχοβάκης Τμήμα Μαθηματικών Θεωρία Συνόλων Σημειώματα Σημειώμα ιστορικού εκδόσεων έργου Το παρόν έργο αποτελεί την έκδοση 1.1. Εχουν προηγηθεί οι κάτωθι

Διαβάστε περισσότερα

x E[x] x xµº λx. E[x] λx. x 2 3x +2

x E[x] x xµº λx. E[x] λx. x 2 3x +2 ¾ λ¹ ÐÓÒ Ó ÙÖ ½ ¼ º õ ¹ ¹ ÙÖ ¾ ÙÖ º ÃÐ ¹ ½ ¼º ¹ Ð Ñ ÐÙÐÙ µ λ¹ λ¹ ÐÙÐÙ µº λ¹ º ý ½ ¼ ø λ¹ ÃÐ º λ¹ ÌÙÖ Ò ÌÙÖ º ÌÙÖ Ò ÚÓÒ Æ ÙÑ ÒÒ ¹ ÇÊÌÊ Æ Ä Çĺ ý λ¹ ¹ º Ö ÙØ ÓÒ Ñ Ò µ Ø ¹ ÓÛ ÓÑÔÙØ Ö µ ¹ λ¹ º λ¹ ÙÒØ ÓÒ Ð

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΕΙΑ ΚΑΙ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΑΡΧΕΙΑ ΚΑΙ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ÔØ Ö ΑΡΧΕΙΑ ΚΑΙ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Στοκεφάλαιοαυτόθαπαρουσ ιασ τούνμερικέςαπότιςδυνατότητεςπουπαρέχειη βιβλιοθήκη ÉÌσ εαρχείακαθώςκαιτρόποισ ύνδεσ ηςκαιεκτέλεσ ηςερωτημάτων σ εβάσ ειςδεδομένωνº º½ Ηκατηγορία

Διαβάστε περισσότερα

µ µ µ ¾¼¼ ¹ º ¹ º ¹ º º ¹ º þ º ¹ º º º º º ÓÔÝÖ Ø º º º º º º º º º ¹ º º ýº ¹ º º º º º º º Ú Ú Ú ½ ½ ½º½ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½º¾ º º º º º º º º º º º º º º º

Διαβάστε περισσότερα

Ανώτερα Μαθηματικά ΙI

Ανώτερα Μαθηματικά ΙI Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Ανώτερα Μαθηματικά ΙI Ενότητα 5: Συναρτήσεις Πολλών Μεταβλητών Μέρος ΙI Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Ναυπηγών Μηχανικών ΤΕ Το περιεχόμενο

Διαβάστε περισσότερα

Õâñéäéóìüò. Ðïéá åßíáé ç áíüãêç åéóáãùãþò ôçò Ýííïéáò ôïõ õâñéäéóìïý. Ðïéá åßíáé ôá âáóéêüôåñá åßäç õâñéäéóìïý

Õâñéäéóìüò. Ðïéá åßíáé ç áíüãêç åéóáãùãþò ôçò Ýííïéáò ôïõ õâñéäéóìïý. Ðïéá åßíáé ôá âáóéêüôåñá åßäç õâñéäéóìïý 9 Õâñéäéóìüò ÐÅÑÉÅ ÏÌÅÍÁ 9.1 ÅéóáãùãÞ 9.2 Õâñéäéóìüò & õâñéäéêü ôñï éáêü 9.3 Åßäç õâñéäéóìïý êáé õâñéäéêþí ôñï éáêþí 9.4 Õâñéäéóìüò êáé ðïëëáðëïß äåóìïß 9.5 Õâñéäéóìüò êáé ìïñéáêþ ãåùìåôñßá 9.6 ÅñùôÞóåéò

Διαβάστε περισσότερα

A Threshold Model of the US Current Account *

A Threshold Model of the US Current Account * Federal Reserve Bank of Dallas Globalization and Monetary Policy Institute Working Paper No. 202 http://www.dallasfed.org/assets/documents/institute/wpapers/2014/0202.pdf A Threshold Model of the US Current

Διαβάστε περισσότερα

Role of Alumina Support in Cobalt Fischer-Tropsch Synthesis

Role of Alumina Support in Cobalt Fischer-Tropsch Synthesis Øyvind Borg Role of Alumina Support in Cobalt Fischer-Tropsch Synthesis Thesis for the degree of doktor ingeniør Trondheim, April 2007 Norwegian University of Science and Technology Faculty of Natural

Διαβάστε περισσότερα

Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός Ενδεκτικές ασκήσεις-απαντήσεις

Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός Ενδεκτικές ασκήσεις-απαντήσεις Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός Ενδεκτικές ασκήσεις-απαντήσεις Τσούλος Ιωάννης, Επίκουρος Καθηγητής Τμ. Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. Άρτα, Μάιος 2015 Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

Πρότυπα. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος

Πρότυπα. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος Πρότυπα ΙωάννηςΓºΤσούλος ¾¼ ½ Συναρτήσειςπροτύπων Μετιςσυναρτήσειςπροτύπωνμπορούμενακάνουμεσυναρτήσειςοιοποίεςεκτελούντονίδιοκώδικα γιαδιαφορετικούςτύπουςδεδομένων όπωςπαρουσιάζεται καιστοεπόμενοπαράδειγμαºοιδηλώσειςσυναρτήσεωνμετηνχρήση

Διαβάστε περισσότερα

ÍÆÁÎ ÊËÁÌ Ç ÎÊ Î Ä ³ ËËÇÆÆ Ç ÌÇÊ Ä Ë ÀÇÇÄ ËÁÌ ÎÊ È À Ì À Ë Á Ë ØÓ Ó Ø Ò Ø Ø ØÐ Ó È Ó Ë Ò Ó Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ÚÖÝ Î Ð ³ ÓÒÒ ËÔ ÐØÝ ÊÓ ÓØ Ò Ý ÅÓ Ñ Ù ØÒ Ò Ò ÓÒØÖÓÐ Ó À ÔØ Ú ÓÖ Å Ò Ñ ÐÐÝ ÁÒÚ Ú ËÙÖ ÖÝ Ë ÑÙÐ Ø ÓÒ

Διαβάστε περισσότερα

18.2 Sistemi sa eliptichkim krivama Sistem analogan PUKDH... 50

18.2 Sistemi sa eliptichkim krivama Sistem analogan PUKDH... 50 ÃÖ ÔØÓ Ö Å Ó Ö Ú ÓÚ ½ ÔÖ Ð ¾¼½¾ º ËÓ Ö Ò ½ ÍÚÓ ¾ Ç ÒÓÚÒ ÔÓ ÑÓÚ Á ØÓÖ ÈÖ Ð Ó ÒÓÚ Ø ÓÖ ÖÓ Ú Â ÒÓ Ø ÚÒ Ü Ö Ø Ñ ½ Ë ÚÖ Ñ Ò ÔÖÓØÓÕÒ Ü Ö ½ ÃÓÒ ÕÒ ÔÓ ½ 8 RC4 17 9 Ë ÑÓ Ò ÖÓÒ ÜÙ ÔÖÓØÓÕÒ Ü Ö ½ 10 ËÐÙÕ Ò Ü Ö ½ 11

Διαβάστε περισσότερα

Μαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 4: Διανυσματικές Συναρτήσεις μιας Μεταβλητής. Αθανάσιος Μπράτσος

Μαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 4: Διανυσματικές Συναρτήσεις μιας Μεταβλητής. Αθανάσιος Μπράτσος Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Μαθηματικά ΙΙΙ Ενότητα 4: Διανυσματικές Συναρτήσεις μιας Μεταβλητής Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΟΠΤΙΚΑ ΣΥΣΤΑΤΙΚΑ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΟΠΤΙΚΑ ΣΥΣΤΑΤΙΚΑ ÔØ Ö ¾ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ ΟΠΤΙΚΑ ΣΥΣΤΑΤΙΚΑ ¾º½ Δημιουργία απλού παραθύρου Γιατηνδημιουργίαπαραθύρουθαχρειασ τείοχρήσ τηςνατοποθετήσ ειμέσ ασ ε μιακυρίωςεφαρμογήέναοπτικόσ υσ τατικό Ï ØµΤοπιοαπλόοπτικόσ υσ τατικόπουμπορείναχρησ

Διαβάστε περισσότερα

ÅØÑØ ÒÓ Î ØÙÐÖ Ó ÁÅ ¼¼ ËÖÓ ÄÑ ÆØØÓ ÖÓÒ ºÙÖºÖ ÚÖ Ó ÓÖÑ Ø ÑØÖÐ ØÐÚÞ ÖÑÓÒØ» ÕÙÒÓ Þ Ó Ú ØÙÐÖ Ó ÁÅ Ñ ÖÖÓ ÕÙ Ù ÖÖÓÚÓ ÓÑÓ Ö ÖÖº ÈÖØÙÐÖÑÒØ ÓÑØÖ Ó ÁÅ ÑÖ Ó ÙÑ ÖÒ Ó Ñ ØÖÒÓ Ð ÐÞ Ù ÖÓÐÑ ÖÒÐÑÒØ Ð ÐÒ Ð Ø Ö ØÚ ÓÐÙÓ º

Διαβάστε περισσότερα

Οδιαχωρισμόςτωνσχημάτωνσετρίπλευρα,τετράπλευρακλπ. οφείλεταιστονίδιοτον Ευκλείδη,αφούδεναπαντάταιούτεστονΠλάτωναούτεστονΑριστοτέλη.

Οδιαχωρισμόςτωνσχημάτωνσετρίπλευρα,τετράπλευρακλπ. οφείλεταιστονίδιοτον Ευκλείδη,αφούδεναπαντάταιούτεστονΠλάτωναούτεστονΑριστοτέλη. Ã Ð Ó ËØÓ Õ ÛÒ ÐÓ ³ ÛÑ ØÖ º½ È Ö Õ Ñ Ò ØÓÙ ÐÓÙ ³ ÇÖ ÑÓ ½ ¾ ÒÒÓ ÓÖÞÓÒØ Ô Ö Ö ÓÒØ º Ü ôñ Ø ½ ÃÓ Ò ÒÒÓ ½ Ì Ü ôñ Ø Ó Ó Ò ÒÒÓ Ò Ø Ü ôñ Ø Ø Ô Ô ÓÑ ØÖ º ÈÖÓØ ½ ¾ ÈÖÓØ ¾ ¾ ÈÖÓØ ÈÖÓØ Â Ñ ÐÛ Ø Ô Ô ÓÑ ØÖ ÕÛÖ Ø Ò

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγικά. URL:

Εισαγωγικά.   URL: Ø ÖÓ Ü Ñ ÒÓ ÓØ Εισαγωγικά ôö Ó Éº Ð Ü Ò Ö ÔÓÙÐÓ Ä ØÓÖ Èº º ¼» ¼ e-mail: alexandg@uop.gr URL: http://users.iit.demokritos.gr/~alexandg ÌÑ Ñ Ô Ø Ñ Ì ÕÒÓÐÓ Ì Ð Ô Ó ÒÛÒ ôò È Ö Õ Ñ Ò ½ Οργάνωση Μαθήματος Διαδικαστικά

Διαβάστε περισσότερα

Θεωρία Συνόλων. Ενότητα: Τα πάντα σύνολα; Γιάννης Μοσχοβάκης. Τμήμα Μαθηματικών

Θεωρία Συνόλων. Ενότητα: Τα πάντα σύνολα; Γιάννης Μοσχοβάκης. Τμήμα Μαθηματικών Θεωρία Συνόλων Ενότητα: Τα πάντα σύνολα; Γιάννης Μοσχοβάκης Τμήμα Μαθηματικών Θεωρία Συνόλων Σημειώματα Σημειώμα ιστορικού εκδόσεων έργου Το παρόν έργο αποτελεί την έκδοση 1.1. Εχουν προηγηθεί οι κάτωθι

Διαβάστε περισσότερα

API: Applications Programming Interface

API: Applications Programming Interface ÒØ Ñ ÒÓ ØÖ ÔÖÓ» Ñ ÒØ Ñ ÒÓ ØÖ ÔÖÓ Ö ÑÑ Ø Ñ ½ Ö Ø Ò Ô Ö Ø ÒØ Ñ ÒÛÒ ÒÒÓ ôòøóù ÔÖ Ñ Ø Ó ÑÓÙ Ì ÔÓ ÓÑ ÒÛÒ Ì µ (i) ÒÓÐÓØ ÑôÒ (ii)ôö Ü º Ð ØÖ Ò Ò ÖÛÔÓ ØÖ ÔÐ Ò Ø Ó Ó Ù Ø Ñ Ø ººº ½ºÈÖÛØ ÓÒØ Ø ÔÓ int double char

Διαβάστε περισσότερα

ÌÖ Ò ÔÓÖØ Ò Ø Ò ÓÑÔÐ Ü Ö Ñ Ø ÐÐ Ö ËÝ Ø Ñ Ñ Ö È Ý ÙÒ Ð ØÖÓØ Ò Ö ÍÒ Ú Ö ØØ Ö Ñ Ò ÚÓÖ Ð Ø À Ð Ø Ø ÓÒ Ð ØÙÒ ÂÓ Ò Ò ÖØ Å ½ ÁÒ ÐØ Ú ÖÞ Ò ½ ÒÐ ØÙÒ ÌÖ Ò ÔÓÖØ Ò Ñ Ø ÐÐ Ò ËÝ Ø Ñ Ò ½ ½º½ Ò ÖÙÒ º º º º º º º º º º

Διαβάστε περισσότερα

È ÖÐ Ý À Ò ÔØÙÜ Ñ ÛÒ Ó ÓÔÓ ÒÓÙÒ Ø ÙÒ Ø Ø Ø ÙÔÓÐÓ Ø Ù Ø Ñ Ø Ò ßÑ ÒÓÙÒÐ Ô Ò ÒÓÐÓ Ô Ö Ñ ØÛÒ Ò Ø Ü ÒÓÑÓ Ò ÙØ Ñ Ø ÓÑ Ò Ñ ÒÓÙ Ø ÓÖ Ø Ü µº Â Ò Ö Ó Ñ ØÖ ÔÖÓ Ð

È ÖÐ Ý À Ò ÔØÙÜ Ñ ÛÒ Ó ÓÔÓ ÒÓÙÒ Ø ÙÒ Ø Ø Ø ÙÔÓÐÓ Ø Ù Ø Ñ Ø Ò ßÑ ÒÓÙÒÐ Ô Ò ÒÓÐÓ Ô Ö Ñ ØÛÒ Ò Ø Ü ÒÓÑÓ Ò ÙØ Ñ Ø ÓÑ Ò Ñ ÒÓÙ Ø ÓÖ Ø Ü µº Â Ò Ö Ó Ñ ØÖ ÔÖÓ Ð Å Õ Ò Å ÙØ Ñ Ø Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÁÛ ÒÒ Ã Ø È Ò Ô Ø Ñ Ó Ã ÔÖÓÙ ÌÑ Ñ ÈÐ ÖÓ ÓÖ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½» È ÖÐ Ý À Ò ÔØÙÜ Ñ ÛÒ Ó ÓÔÓ ÒÓÙÒ Ø ÙÒ Ø Ø Ø ÙÔÓÐÓ Ø Ù Ø Ñ Ø Ò ßÑ ÒÓÙÒÐ Ô Ò ÒÓÐÓ

Διαβάστε περισσότερα

THÈSE. Raphaël LEBLOIS

THÈSE. Raphaël LEBLOIS MINISTÈRE DE L AGRICULTURE ÉCOLE NATIONALE SUPÉRIEURE AGRONOMIQUE DE MONTPELLIER THÈSE présentée à l École Nationale Supérieure Agronomique de Montpellier pour obtenir le diplôme de Doctorat Spécialité

Διαβάστε περισσότερα

ÆÓØ ÙÐ Ò Ð Ê ÐØÖ ¾¼¼µ ÐÑ Åº ÐÓ ÐÓÒºÙÖºÖµ ÇÈÈ»ÍÊ ÈÖÓÖÑ ÒÒÖ ÐØÖ Ü ÈÓ ØÐ ¼ È ¾½½¹¾ ÊÓ ÂÒÖÓ Ê Ìк ¼µ ¾½µ ¾¾¹¾ ¼µ ¾½µ ¾¾¹¾ ܺ ¼µ ¾½µ ¾¾¹¾ ÈÖ Ó Ø ÒÓØ ÙÐ ÓÒØÑ Ó ÑØÖÐ ÔÖ ÒØÓ Ò ÙÐ ÔÐÒ Ç ½ Ò Ð Ê ÐØÖ Ó ÙÖ Ó Å

Διαβάστε περισσότερα

Θα εμφανίσει την τιμή 232 αντί της ακριβούς

Θα εμφανίσει την τιμή 232 αντί της ακριβούς Ì ÔÓ ÓÑ ÒÛÒ Ö Å Ø ØÖÓÔ ÑôÒ Fahrenheit ÑÓ Celsius Fahrenheit Celsius c = (5/9)(f 32) public class Fahr2Cels { public static void main(string args[]) { int f = 451; // Τι συμβαίνει στους 451F? int c; c =

Διαβάστε περισσότερα

:$3. This is the Internet version of the user's guide. Print only for private use. :HE 6RQ\(UL VVRQ GH ODUDWLRQRI RQIRUPLW\

:$3. This is the Internet version of the user's guide. Print only for private use. :HE 6RQ\(UL VVRQ GH ODUDWLRQRI RQIRUPLW\ ù ù ø ³ ò :$3 û :$3 ù ñ 6,0 ù" :HE 6RQ\(UL VVRQ GH ODUDWLRQRI RQIRUPLW\ ñ û " 6RQ\(UL VVRQ7 *60 6RQ\(UL VVRQ0RELOH&RPPXQL DWLRQV$% ô6rq\(ul VVRQ 0RELOH&RPPXQL DWLRQV$% 6RQ\(UL VVRQ0RELOH&RPPXQL DWLRQV$%

Διαβάστε περισσότερα

Μαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 6: Επικαμπύλια Ολοκληρώματα. Αθανάσιος Μπράτσος. Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ

Μαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 6: Επικαμπύλια Ολοκληρώματα. Αθανάσιος Μπράτσος. Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Μαθηματικά ΙΙΙ Ενότητα 6: Επικαμπύλια Ολοκληρώματα Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο του μαθήματος

Διαβάστε περισσότερα

:$3. This is the Internet version of the user's guide. Print only for private use. %OXHWRRWK GH ODUDWLRQRI RQIRUPLW\

:$3. This is the Internet version of the user's guide. Print only for private use. %OXHWRRWK GH ODUDWLRQRI RQIRUPLW\ ù ù ø ³ ò :$3 :$3 û :$3 :$3 ù %OXHWRRWK ô ñ 6,0 ù" GH ODUDWLRQRI RQIRUPLW\ ñ û" 6RQ\(UL VVRQ 6RQ\(UL VVRQ0RELOH&RPPXQL DWLRQV$% ô6rq\ (UL VVRQ0RELOH&RPPXQL DWLRQV$% 6RQ\(UL VVRQ0RELOH&RPPXQL DWLRQV$% 58/=75$

Διαβάστε περισσότερα

Απλές εντολές: έκφραση + ;

Απλές εντολές: έκφραση + ; ÒØÓÐ ÒØÓÐ Ø Java Απλές εντολές: έκφραση + ; έκφραση; Σύνθετες(block)εντολές: nεντολέςμέσασε {,n 0. { εντολή_1 εντολή_2... εντολή_n Οι σύνθετες εντολές είναι συντακτικά ισοδύναμες με τις απλές. Κάποιες

Διαβάστε περισσότερα

Άλγεβρα Boole, λογικές συναρτήσεις και κυκλώματα. URL:

Άλγεβρα Boole, λογικές συναρτήσεις και κυκλώματα.   URL: Ø ÖÓ Ü Ñ ÒÓ ÓØ Άλγεβρα Boole, λογικές συναρτήσεις και κυκλώματα ôö Ó Éº Ð Ü Ò Ö ÔÓÙÐÓ Ä ØÓÖ Èº º ¼» ¼ e-mail: alexandg@uop.gr URL: http://users.iit.demokritos.gr/~alexandg ÌÑ Ñ Ô Ø Ñ Ì ÕÒÓÐÓ Ì Ð Ô Ó ÒÛÒ

Διαβάστε περισσότερα

DOKTORA TEZĐ. Canan AKKOYUNLU. Anabilim Dalı: Matematik-Bilgisayar. Programı: Matematik. Tez Danışmanı: Prof. Dr. Erhan GÜZEL

DOKTORA TEZĐ. Canan AKKOYUNLU. Anabilim Dalı: Matematik-Bilgisayar. Programı: Matematik. Tez Danışmanı: Prof. Dr. Erhan GÜZEL T.C. ĐSTANBUL KÜLTÜR ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ LĐNEER OLMAYAN SCHRÖDĐNGER DENKLEMĐNĐN ENERJĐ KORUMALI YÖNTEMLE ÇÖZÜMÜ VE MODEL ĐNDĐRGEME YÖNTEMĐNĐN UYGULANMASI DOKTORA TEZĐ Canan AKKOYUNLU Anabilim

Διαβάστε περισσότερα

ˆ Œ ˆŸ Š ˆˆ ƒ Šˆ ƒ ƒ ˆ Šˆ ˆ ˆ Œ ˆ

ˆ Œ ˆŸ Š ˆˆ ƒ Šˆ ƒ ƒ ˆ Šˆ ˆ ˆ Œ ˆ Ó³ Ÿ. 2007.. 4, º 5(141).. 719Ä730 ˆ ˆ ƒˆÿ, Š ƒˆÿ ˆ Ÿ Ÿ Œ ˆ ˆ ˆ Œ ˆŸ Š ˆˆ ƒ Šˆ ƒ ƒ ˆ Šˆ ˆ ˆ Œ ˆ Š Œ Œ ˆ.. Š Öαμ,. ˆ. ÕÉÕ ±μ,.. ²Ö Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μ ÖÉ Ö Ê²ÓÉ ÉÒ μéò μ ³ Õ ±μ Í É Í CO 2 O 2 ϲ μì

Διαβάστε περισσότερα

Λυκειο Ευαγγελικης Σχολης Σμυρνης

Λυκειο Ευαγγελικης Σχολης Σμυρνης Ì Ü Å Ñ Ø Ò È Ã Ø Ç Ñ ô ÙØ Ò ÕÓÐ ÕÖ ºÅÔÓÖÓ ÒÒ Ò Ô Ö Õ Ó Ò Ò Ò Ñ Ó Ò Ð ¹ Πειραματικο Ö Ö Ò Ñ Ò ÐÐ Ü ÑÓÖ ØÓÙº ØÓÒÔ Ö ÓÖ Ñ ØÛÒ Ò Ô Ù ØÛÒ Ð ôòùô ÒØ Λυκειο Ευαγγελικης Σχολης Σμυρνης ½ Ë ÔØ Ñ ÖÓÙ¾¼½¼ ÙÒ Õ ÓÖ

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΝΑΥΤΙΛΙΑ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΝΑΥΤΙΛΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΑ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΝΑΥΤΙΛΙΑ ΝΟΜΙΚΟ ΚΑΙ ΘΕΣΜΙΚΟ ΦΟΡΟΛΟΓΙΚΟ ΠΛΑΙΣΙΟ ΚΤΗΣΗΣ ΚΑΙ ΕΚΜΕΤΑΛΛΕΥΣΗΣ ΠΛΟΙΟΥ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ που υποβλήθηκε στο

Διαβάστε περισσότερα

Ιστοσελίδα:

Ιστοσελίδα: ½¾ Â ÛÖ ÈÐ ÖÓ ÓÖ ÃÛ ÛÒ ÌÀÄ ½ Ð Ü Ιστοσελίδα: www.telecom.tuc.gr/courses/tel412 ÌÀÄ ½¾ Â ÛÖ ÈÐ ÖÓ ÓÖ ÃÛ ÛÒ ¼ ÌÑ Ñ ÀÅÅÍ ÈÓÐÙØ ÕÒ Ó ÃÖ Ø Συνελικτικοι Κωδικες (n, k) L blocks ½ ¾ k ½ ¾ k ½ ¾ k [ ] g1 G T kl

Διαβάστε περισσότερα

ΦοίβοςΘεοχάρης.

ΦοίβοςΘεοχάρης. ÈÖÓ Ñ Ò Å Ó Ó Ò Þ Ø ÈÖÓ Ð Ñ Ø Á ÒÓÔÓ È Ö ÓÖ ÑôÒ ΦοίβοςΘεοχάρης Ò Ã ÔÓ ØÖ È Ò Ô Ø Ñ Ó ÒôÒ ÌÑ Ñ ÈÐ ÖÓ ÓÖ Ì Ð Ô Ó ÒÛÒ ôò È Ò Ô Ø Ñ Ó ÔÓÐ ½ Ò f.theoharis@di.uoa.gr È ÖÐ Ý Ì Ø Ð ÙØ ÕÖ Ò ØÓ Ô Ó Ø Á ÒÓÔÓ È Ö

Διαβάστε περισσότερα

Απλοποίηση λογικών συναρτήσεων. URL:

Απλοποίηση λογικών συναρτήσεων.   URL: Ø ÖÓ Ü Ñ ÒÓ ÓØ Απλοποίηση λογικών συναρτήσεων ôö Ó Éº Ð Ü Ò Ö ÔÓÙÐÓ Ä ØÓÖ Èº º ¼» ¼ e-mail: alexandg@uop.gr URL: http://users.iit.demokritos.gr/~alexandg ÌÑ Ñ Ô Ø Ñ Ì ÕÒÓÐÓ Ì Ð Ô Ó ÒÛÒ ôò È Ö Õ Ñ Ò É ÖØ

Διαβάστε περισσότερα

EE512: Error Control Coding

EE512: Error Control Coding EE512: Error Control Coding Solution for Assignment on Finite Fields February 16, 2007 1. (a) Addition and Multiplication tables for GF (5) and GF (7) are shown in Tables 1 and 2. + 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3

Διαβάστε περισσότερα

Ανώτερα Μαθηματικά ΙI

Ανώτερα Μαθηματικά ΙI Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Ανώτερα Μαθηματικά ΙI Ενότητα 2: Διαφορικές Εξισώσεις Μέρος ΙΙ Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Ναυπηγών Μηχανικών ΤΕ Το περιεχόμενο του μαθήματος

Διαβάστε περισσότερα

þÿ ½ Á Å, ˆ»µ½± Neapolis University þÿ Á̳Á±¼¼± ¼Ìù±Â ¹ º à Â, Ç» Ÿ¹º ½ ¼¹ºÎ½ À¹ÃÄ ¼Î½ º±¹ ¹ º à  þÿ ±½µÀ¹ÃÄ ¼¹ µ À»¹Â Æ Å

þÿ ½ Á Å, ˆ»µ½± Neapolis University þÿ Á̳Á±¼¼± ¼Ìù±Â ¹ º à Â, Ç» Ÿ¹º ½ ¼¹ºÎ½ À¹ÃÄ ¼Î½ º±¹ ¹ º à  þÿ ±½µÀ¹ÃÄ ¼¹ µ À»¹Â Æ Å Neapolis University HEPHAESTUS Repository School of Economic Sciences and Business http://hephaestus.nup.ac.cy Master Degree Thesis 2016-08 þÿ µà±³³µ»¼±ä¹º ½ ÀÄž ÄÉ þÿµºà±¹ µåä¹ºî½ - ¹µÁµÍ½ à Äɽ þÿ³½îãµé½

Διαβάστε περισσότερα

ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ. Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο. την απόκτηση του διπλώματος

ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ. Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο. την απόκτηση του διπλώματος ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο την απόκτηση του διπλώματος «Οργάνωση και Διοίκηση Βιομηχανικών Συστημάτων με εξειδίκευση στα Συστήματα Εφοδιασμού

Διαβάστε περισσότερα

ΔΕΙΚΤΕΣ ΚΑΙ ΛΙΣΤΕΣ. Εισ αγωγήσ τηνχρήσ ηδεικτών

ΔΕΙΚΤΕΣ ΚΑΙ ΛΙΣΤΕΣ. Εισ αγωγήσ τηνχρήσ ηδεικτών ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΔΕΙΚΤΕΣ ΚΑΙ ΛΙΣΤΕΣ º½ Δείκτες º½º½ Εισαγωγήστηνχρήσηδεικτών Κάθεμεταβλητήστηνγλώσσα βρίσκεταισεσυγκεκριμένηθέσηστηνμνήμητου υπολογιστήºαυτήηθέσηονομάζεταικαιδιεύθυνσηκαιυπάρχειδυνατότητανατην

Διαβάστε περισσότερα

Ανάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker

Ανάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker Ειδική Ερευνητική Εργασία Ανάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker ΚΑΡΑΔΗΜΑΣ ΗΛΙΑΣ Α.Μ. 323 Επιβλέπων: Σ. Φωτόπουλος Καθηγητής, Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Ηλεκτρονική και Υπολογιστές», Τμήμα Φυσικής,

Διαβάστε περισσότερα

Ó³ Ÿ , º 7(163).. 855Ä862 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ. . ƒ. ² ͱ 1,.. μ μ Íμ,.. μ²ö,.. ƒ² μ,.. ² É,.. ³ μ μ, ƒ.. Š ³ÒÏ,.. Œμ μ μ,. Œ.

Ó³ Ÿ , º 7(163).. 855Ä862 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ. . ƒ. ² ͱ 1,.. μ μ Íμ,.. μ²ö,.. ƒ² μ,.. ² É,.. ³ μ μ, ƒ.. Š ³ÒÏ,.. Œμ μ μ,. Œ. Ó³ Ÿ. 2010.. 7, º 7(163).. 855Ä862 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ ˆ œ ˆŠ Ÿ ˆŸ Š Ÿ Š. ƒ. ² ͱ 1,.. μ μ Íμ,.. μ²ö,.. ƒ² μ,.. ² É,.. ³ μ μ, ƒ.. Š ³ÒÏ,.. Œμ μ μ,. Œ. Ð ±μ Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μ Ö ± É μ É Êα Ê ±μ ÒÌ μéμ μ

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΠΑΝΑΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΓΡΑΜΜΗΣ ΣΥΝΑΡΜΟΛΟΓΗΣΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΕΡΓΑΛΕΙΩΝ ΛΙΤΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ REDESIGNING AN ASSEMBLY LINE WITH LEAN PRODUCTION TOOLS

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΠΑΝΑΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΓΡΑΜΜΗΣ ΣΥΝΑΡΜΟΛΟΓΗΣΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΕΡΓΑΛΕΙΩΝ ΛΙΤΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ REDESIGNING AN ASSEMBLY LINE WITH LEAN PRODUCTION TOOLS ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΠΑΝΑΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΓΡΑΜΜΗΣ ΣΥΝΑΡΜΟΛΟΓΗΣΗΣ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΕΡΓΑΛΕΙΩΝ ΛΙΤΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ REDESIGNING AN ASSEMBLY LINE WITH

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΙΣΧΥΟΣ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΙΣΧΥΟΣ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΙΣΧΥΟΣ Προοπτικές Εναρμόνισης της Ελληνικής Αγοράς Ηλεκτρικής Ενέργειας με τις Προδιαγραφές του Μοντέλου

Διαβάστε περισσότερα

Εκπαιδευτική Ρομποτική

Εκπαιδευτική Ρομποτική Διάλεξη 9 Εκπαιδευτική Ρομποτική Εφαρμογές ΤΠΕ στην Εκπαίδευση & την Ειδική Αγωγή Χαράλαμπος Καραγιαννίδης karagian@uth.gr Διάλεξη 9: RoboEcs 1/13 29/11/2016 Σύνοψη μαθήματος 1. Εισαγωγή 2. Περιβάλλοντα

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Σημασιολογική Συσταδοποίηση Αντικειμένων Με Χρήση Οντολογικών Περιγραφών.

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΟΜΑΓΝΗΤΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΗΛΕΚΤΡΟΟΠΤΙΚΗΣ & ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΥΛΙΚΩΝ Μελέτη Επίδρασης Υπεριώδους Ακτινοβολίας σε Λεπτά

Διαβάστε περισσότερα

Χ. Σωτηρίου. Σχήμα 1: 2 16 LCD πίνακας της πλακέτας Spartan 3E

Χ. Σωτηρίου. Σχήμα 1: 2 16 LCD πίνακας της πλακέτας Spartan 3E ÈÒÔ ØÑÓ ÃÖØ ¹ ÌÑÑ Ô ØÑ ÍÔÓÐÓ ØôÒ À;¾¼ ¹ Ö ØÖÓ ôò ÃÙÐÛÑØÛÒ ÉÑÖÒ ÜÑÒÓ ¹ Ñ ³ØÓ ¾¼½½¹¾¼½¾ Ö ØÖ Ö ¹ ÍÐÓÔÓ ÇÓ ³ÒÜ LCD»½¾»¾¼½¾ Û ½¼»½»¾¼½ Χ. Σωτηρίου ½ ËØÕÓ Ø Ö Ο στόχος της τέταρτης εργαστηριακής εργασίας είναι

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΟΥ ΚΛΙΜΑΤΟΣ ΑΣΦΑΛΕΙΑΣ ΤΩΝ ΑΣΘΕΝΩΝ ΣΤΟ ΝΟΣΟΚΟΜΕΙΟ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΟΥ ΚΛΙΜΑΤΟΣ ΑΣΦΑΛΕΙΑΣ ΤΩΝ ΑΣΘΕΝΩΝ ΣΤΟ ΝΟΣΟΚΟΜΕΙΟ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΟΥ ΚΛΙΜΑΤΟΣ ΑΣΦΑΛΕΙΑΣ ΤΩΝ ΑΣΘΕΝΩΝ ΣΤΟ ΝΟΣΟΚΟΜΕΙΟ ΑΝΔΡΕΑΣ ΛΕΩΝΙΔΟΥ Λεμεσός, 2012 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ

Διαβάστε περισσότερα

12 th SYMPOSIUM OF THE HELLENIC NUCLEAR PHYSICS SOCIETY

12 th SYMPOSIUM OF THE HELLENIC NUCLEAR PHYSICS SOCIETY β γ α 12 th SYMPOSIUM OF THE HELLENIC NUCLEAR PHYSICS SOCIETY Ε. Ε. Π. Φ. NCSR Demokritos, Athens, May 10-11, 2002 Organising Committee Dr. S. V. Harissopulos Dr. P. Demetriou Dr. D. Bonatsos Στη µνήµη

Διαβάστε περισσότερα

Χ. Σωτηρίου. Σχήμα 1: Απλή Εικόνα Δοκιμής Ελεκτή/Οδηγού VGA

Χ. Σωτηρίου. Σχήμα 1: Απλή Εικόνα Δοκιμής Ελεκτή/Οδηγού VGA ÈÒÔ ØÑÓ Â Ð ¹ ÌÑÑ ÀÐØÖÓÐÛÒ ÅÕÒôÒ ÅÕÒôÒ ÍÔÓÐÓ ØôÒ ÀÍ ¼ ¹ Ö ØÖÓ ôò ÃÙÐÛÑØÛÒ ÉÑÖÒ ÜÑÒÓ ¹ Ñ ³ØÓ ¾¼½¹¾¼½ Ö ØÖ Ö ¹ ÍÐÓÔÓ ÐØ VGA ½»½½»¾¼½ Û»½¾»¾¼½ Χ. Σωτηρίου ½ ËØÕÓ Ø Ö Ο στόχος της τρίτης εργαστηριακής εργασίας

Διαβάστε περισσότερα

Œ.. ² μ,.. Œ ²μ, ƒ.. μ ±μ,. Ô Ô ², Œ.. ƒê Éμ, Œ.. Œ ² μ *

Œ.. ² μ,.. Œ ²μ, ƒ.. μ ±μ,. Ô Ô ², Œ.. ƒê Éμ, Œ.. Œ ² μ * 6-2008-5 Œ.. ² μ,.. Œ ²μ, ƒ.. μ ±μ,. Ô Ô ², Œ.. ƒê Éμ, Œ.. Œ ² μ * ˆ ˆ ˆˆ U(VI) ˆ ˆ ˆ ˆ Š ˆ ² μ Ê ² μì ³ Ö *, μ -, μ² Ö ² μ Œ... 6-2008-5 ˆ ² μ μ Í U(VI) μî μ μ Ì ² Ð μ ±É ÒÌ μéìμ μ ˆ ² μ μ Í Ö U(VI) μî

Διαβάστε περισσότερα

Context-aware και mhealth

Context-aware και mhealth ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕΤΑΔΟΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΛΙΚΩΝ Context-aware και mhealth ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Του Κουβαρά

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΙΓ' ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΣΕΙΡΑ

ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΙΓ' ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΣΕΙΡΑ ΕΘΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΔΗΜΟΣΙΑΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΙΓ' ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΣΕΙΡΑ ΤΜΗΜΑ ΤΟΠΙΚΗΣ ΑΥΤΟΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΤΕΛΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ: ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ ΜΕΣΩ ΔΕΙΚΤΩΝ Επιβλέπων: Αθ.Δελαπάσχος

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΙΧΝΕΥΣΗ ΓΕΓΟΝΟΤΩΝ ΒΗΜΑΤΙΣΜΟΥ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΕΠΙΤΑΧΥΝΣΙΟΜΕΤΡΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

ΑΝΙΧΝΕΥΣΗ ΓΕΓΟΝΟΤΩΝ ΒΗΜΑΤΙΣΜΟΥ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΕΠΙΤΑΧΥΝΣΙΟΜΕΤΡΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΑΝΙΧΝΕΥΣΗ ΓΕΓΟΝΟΤΩΝ ΒΗΜΑΤΙΣΜΟΥ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΕΠΙΤΑΧΥΝΣΙΟΜΕΤΡΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. «Προστασία ηλεκτροδίων γείωσης από τη διάβρωση»

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. «Προστασία ηλεκτροδίων γείωσης από τη διάβρωση» ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ «Προστασία ηλεκτροδίων

Διαβάστε περισσότερα

Μειέηε, θαηαζθεπή θαη πξνζνκνίσζε ηεο ιεηηνπξγίαο κηθξήο αλεκνγελλήηξηαο αμνληθήο ξνήο ΓΗΠΛΩΜΑΣΗΚΖ ΔΡΓΑΗΑ

Μειέηε, θαηαζθεπή θαη πξνζνκνίσζε ηεο ιεηηνπξγίαο κηθξήο αλεκνγελλήηξηαο αμνληθήο ξνήο ΓΗΠΛΩΜΑΣΗΚΖ ΔΡΓΑΗΑ Μειέηε, θαηαζθεπή θαη πξνζνκνίσζε ηεο ιεηηνπξγίαο κηθξήο αλεκνγελλήηξηαο αμνληθήο ξνήο ΓΗΠΛΩΜΑΣΗΚΖ ΔΡΓΑΗΑ Κνηζακπφπνπινο Υ. Παλαγηψηεο Δπηβιέπσλ: Νηθφιανο Υαηδεαξγπξίνπ Καζεγεηήο Δ.Μ.Π Αζήλα, Μάξηηνο 2010

Διαβάστε περισσότερα

Χ. Σωτηρίου. Σχήμα 1: Προτεινόμενο Πρόγραμμα Επαλήθευσης του ολοκληρωμένου Επεξεργαστή

Χ. Σωτηρίου. Σχήμα 1: Προτεινόμενο Πρόγραμμα Επαλήθευσης του ολοκληρωμένου Επεξεργαστή È Ò Ô Ø Ñ Ó ÃÖ Ø ¹ ÌÑ Ñ Ô Ø Ñ ÍÔÓÐÓ ØôÒ À;¾ ¹ ÇÖ ÒÛ ÍÔÓÐÓ ØôÒ Ö Ò Ü Ñ ÒÓ ¹ Ñ ³ ØÓ ¾¼½½¹¾¼½¾ ³ ¹ ÍÐÓÔÓ ÌÑ Ñ ØÓ Ð ÕÓÙ ÇÐÓ Ð ÖÛ ØÓÙ Ô Ü Ö Ø ¾»»¾¼½ Û ½¾»»¾¼½ Χ. Σωτηρίου ½ ËØ ÕÓ Ø ³ Οι στόχοι της ένατης άσκησης

Διαβάστε περισσότερα

Εξερεύνηση χώρου από κινούμενα ρομπότ

Εξερεύνηση χώρου από κινούμενα ρομπότ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Εξερεύνηση χώρου από κινούμενα ρομπότ Συγγραφέας: Παναγιώτου Λεωνίδας Ευθύμιος Επιβλέπων Καθηγητής: Αντώνιος Τζες Υποβάλλεται

Διαβάστε περισσότερα

Œ.. ÉÊ Í± 1,.. Ö Õ²Ö 1,.. Šμ Î ±μ,.. Š Îʱ,.. ŠÊÎ ±,..Œμ Î,.. ³ μ,.. μ³êéμ,. A. Ìμ ± 1

Œ.. ÉÊ Í± 1,.. Ö Õ²Ö 1,.. Šμ Î ±μ,.. Š Îʱ,.. ŠÊÎ ±,..Œμ Î,.. ³ μ,.. μ³êéμ,. A. Ìμ ± 1 P13-2011-43 Œ.. ÉÊ Í± 1,.. Ö Õ²Ö 1,.. Šμ Î ±μ,.. Š Îʱ,.. ŠÊÎ ±,..Œμ Î,.. ³ μ,.. μ³êéμ,. A. Ìμ ± 1 Š ˆ ˆ Œ Š Œ ˆ Š ˆ - ˆ ˆ Œ ˆ ˆŸ ² μ Ê ² μ Ò É Ì ± Ô± ³ É 1 Í μ ²Ó Ò ÊÎ μ-êî Ò Í É Ë ± Î É Í Ò μ± Ì Ô -

Διαβάστε περισσότερα

Š ˆ œ Ÿ ˆ œ Œ Œ ƒ ˆ Œ Œ LEPTA

Š ˆ œ Ÿ ˆ œ Œ Œ ƒ ˆ Œ Œ LEPTA Ó³ Ÿ. 2006.. 3, º 7(136).. 78Ä83 Š 537.533.33, 621.384.60-833 Š ˆ œ Ÿ ˆ œ Œ Œ ƒ ˆ Œ Œ LEPTA ( ).. μ²éêï±,.. Ò±μ ±,. ƒ. Šμ Í,.. Šμ μé,. ˆ. μì³ Éμ,.. Œ ² Ìμ, ˆ.. Œ ϱμ,.. ²μ,.., ˆ.. ²,.. μ,.. ³ μ,. Œ. Ò,

Διαβάστε περισσότερα

Κάθε γνήσιο αντίγραφο φέρει υπογραφή του συγγραφέα. / Each genuine copy is signed by the author.

Κάθε γνήσιο αντίγραφο φέρει υπογραφή του συγγραφέα. / Each genuine copy is signed by the author. Κάθε γνήσιο αντίγραφο φέρει υπογραφή του συγγραφέα. / Each genuine copy is signed by the author. 2012, Γεράσιμος Χρ. Σιάσος / Gerasimos Siasos, All rights reserved. Στοιχεία επικοινωνίας συγγραφέα / Author

Διαβάστε περισσότερα

ΑπαντησηΙσχύει α+βi = γ +δi α = γκαι β = δ 1πτ

ΑπαντησηΙσχύει α+βi = γ +δi α = γκαι β = δ 1πτ È Ö Ñ Ø ÓÄÙ Ó Ù Ð ËÕÓÐ ËÑÙÖÒ Ì Ü Å Ñ Ø Â Ø Ì ÕÒÓÐÓ Ã Ø Ù ÙÒ Ë Ñ Û Â ÛÖ ô º Ò ÑÓÒØ Û ÕÓÙÒ Ó ÙÒØ Ø ØÓÙ Ò Ö Ñ Ù Ò ØÙÕ ÒÔÖÓ Ð Ñ Ø ÔÓÙ Ã Ø Ç Ñ ô ÙØ Ò ÕÓÐ ÕÖ ºÅÔÓÖÓ ÒÒ Ò Ô Ö Õ Ó Ò Ò Ò Ñ Ó Ò Ð Ö Ö ½¼ ÔÖ ÐÓÙ¾¼½¾

Διαβάστε περισσότερα

þÿ ±¾¹ À Ã Ä Â ÃÄÁ±Ä ³¹º Â

þÿ ±¾¹ À Ã Ä Â ÃÄÁ±Ä ³¹º  Neapolis University HEPHAESTUS Repository School of Economic Sciences and Business http://hephaestus.nup.ac.cy Master Degree Thesis 2015-05 þÿ ±¾¹ À Ã Ä Â ÃÄÁ±Ä ³¹º  þÿ¼ à ±½±ÀÄ;  Äɽ Á³±½¹Ã þÿå³µ ±Â.œ

Διαβάστε περισσότερα

Χ. Σωτηρίου. 0: lw $1, 8($0) 4: lw $2, 9($0) 8: add $1, $2, $3 c: or $4, $2, $3 10: beq $4, $0, -5-20: 5 24: fffe

Χ. Σωτηρίου. 0: lw $1, 8($0) 4: lw $2, 9($0) 8: add $1, $2, $3 c: or $4, $2, $3 10: beq $4, $0, -5-20: 5 24: fffe È Ò Ô Ø Ñ Ó ÃÖ Ø ¹ ÌÑ Ñ Ô Ø Ñ ÍÔÓÐÓ ØôÒ À;¾ ¹ ÇÖ ÒÛ ÍÔÓÐÓ ØôÒ Ö Ò Ü Ñ ÒÓ ¹ Ñ ³ ØÓ ¾¼½¾¹¾¼½ ³ ¹ ÍÐÓÔÓ ÌÑ Ñ ØÓ ÓÑ ÒÛÒ Datapathµ Ô Ü Ö Ø»»¾¼½ Û ¾¾»»¾¼½ Χ. Σωτηρίου ½ ËØ ÕÓ Ø ³ Ο στόχος της όγδοης άσκησης

Διαβάστε περισσότερα

Ó³ Ÿ º 3[120] Particles and Nuclei, Letters No. 3[120]

Ó³ Ÿ º 3[120] Particles and Nuclei, Letters No. 3[120] Ó³ Ÿ. 2004. º 3[120] Particles and Nuclei, Letters. 2004. No. 3[120] Š 621.384.633.5/6 Š ˆ ˆ Šˆ Šˆ Š ˆ Ÿ Ÿ ˆ ˆ.. Œ ϱµ 1,.. µ 1,.. ³ µ 1,. Œ. Ò 1, ƒ.. Ê ±µ 1 Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² µ, Ê Œµ ±µ ± µ Ê É Ò É ÉÊÉ

Διαβάστε περισσότερα

Georgiou, Styliani. Neapolis University. þÿ ±½µÀ¹ÃÄ ¼¹ µ À»¹Â Æ Å

Georgiou, Styliani. Neapolis University. þÿ ±½µÀ¹ÃÄ ¼¹ µ À»¹Â Æ Å Neapolis University HEPHAESTUS Repository School of Economic Sciences and Business http://hephaestus.nup.ac.cy Master Degree Thesis 2015 þÿ É ÃÇ»¹ºÌ µà±³³µ»¼±ä¹ºìâ þÿàá ñ½±Ä»¹Ã¼Ì Ãż²»»µ¹ þÿ±½ ÀÄž

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕΤΑΔΟΣΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΛΙΚΩΝ Εξαγωγή χαρακτηριστικών μαστογραφικών μαζών και σύγκριση

Διαβάστε περισσότερα

Ó³ Ÿ , º 2(131).. 105Ä ƒ. ± Ï,.. ÊÉ ±μ,.. Šμ ² ±μ,.. Œ Ì ²μ. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê

Ó³ Ÿ , º 2(131).. 105Ä ƒ. ± Ï,.. ÊÉ ±μ,.. Šμ ² ±μ,.. Œ Ì ²μ. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê Ó³ Ÿ. 2006.. 3, º 2(131).. 105Ä110 Š 537.311.5; 538.945 Œ ƒ ˆ ƒ Ÿ ˆŠ ˆ ƒ Ÿ ƒ ˆ œ ƒ Œ ƒ ˆ ˆ Š ˆ 4 ². ƒ. ± Ï,.. ÊÉ ±μ,.. Šμ ² ±μ,.. Œ Ì ²μ Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê ³ É É Ö μ ² ³ μ É ³ Í ² Ö Ê³ μ μ ³ É μ μ μ²ö

Διαβάστε περισσότερα

Ó³ Ÿ , º 3(187).. 431Ä438. Š. ˆ. ±μ,.. ŒÖ²±μ ±,.. Ï Ìμ μ,.. μ² ±μ. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê

Ó³ Ÿ , º 3(187).. 431Ä438. Š. ˆ. ±μ,.. ŒÖ²±μ ±,.. Ï Ìμ μ,.. μ² ±μ. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê Ó³ Ÿ. 2014.. 11, º 3(187).. 431Ä438 Œ ˆŠ ˆ ˆ Š ƒ Š ˆŒ ˆŒ Š Š Š ƒ ˆŸ ŠˆŒ Œ ˆ Œ Š. ˆ. ±μ,.. ŒÖ²±μ ±,.. Ï Ìμ μ,.. μ² ±μ Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μé É ² Ò Ê²ÓÉ ÉÒ ÊÎ Ö ³ μéò Éμ ±μ É ÒÌ Ëμ ÒÌ É Ê μ± ( É μê) Ì

Διαβάστε περισσότερα

ƒê,.. ± É,.. Ëμ μ. ˆŸ Œ ƒ ˆ ƒ Ÿ ˆ ˆˆ ˆ ˆ ˆ Šˆ- ˆŒŒ ˆ ƒ Œ ƒ ˆ. ² μ Ê ² ² ±É Î É μ

ƒê,.. ± É,.. Ëμ μ. ˆŸ Œ ƒ ˆ ƒ Ÿ ˆ ˆˆ ˆ ˆ ˆ Šˆ- ˆŒŒ ˆ ƒ Œ ƒ ˆ. ² μ Ê ² ² ±É Î É μ 13-2009-159.. ƒê,.. ± É,.. Ëμ μ Š ˆŒ œ ˆ ˆ ˆŸ Œ ƒ ˆ ƒ Ÿ ˆ ˆˆ ˆ ˆ ˆ Šˆ- ˆŒŒ ˆ ƒ Œ ƒ ˆ ² μ Ê ² ² ±É Î É μ ƒê.., ± É.., Ëμ μ.. 13-2009-159 ± ³ É ²Ó μ ² μ Ê ² Î Ö ³ É μ μ μ²ö Ð Í ² Î ± - ³³ É Î μ μ ³ É μ ³

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΩΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΜΕ ΣΤΟΧΟ ΤΗΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ ΕΥΑΙΣΘΗΤΟΠΟΙΗΣΗ ΑΤΟΜΩΝ ΜΕ ΕΙΔΙΚΕΣ ΑΝΑΓΚΕΣ ΚΑΙ ΤΗΝ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΤΟΥΣ ΕΝΣΩΜΑΤΩΣΗ

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΩΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΜΕ ΣΤΟΧΟ ΤΗΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ ΕΥΑΙΣΘΗΤΟΠΟΙΗΣΗ ΑΤΟΜΩΝ ΜΕ ΕΙΔΙΚΕΣ ΑΝΑΓΚΕΣ ΚΑΙ ΤΗΝ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΤΟΥΣ ΕΝΣΩΜΑΤΩΣΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΤΜΗΜΑ ΕΙΔΙΚΗΣ ΑΓΩΓΗΣ ΧΡΙΣΤΙΝΑ Σ. ΛΑΠΠΑ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΩΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΜΕ ΣΤΟΧΟ ΤΗΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ ΕΥΑΙΣΘΗΤΟΠΟΙΗΣΗ ΑΤΟΜΩΝ ΜΕ ΕΙΔΙΚΕΣ ΑΝΑΓΚΕΣ ΚΑΙ ΤΗΝ ΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΤΟΥΣ

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕ ΘΕΜΑ : «ΑΜΦΙΣΒΗΤΗΣΕΙΣ ΟΡΙΩΝ ΓΕΩΤΕΜΑΧΙΩΝ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΑ ΕΠΙΛΥΣΗΣ ΜΕΣΩ ΔΙΚΑΣΤΙΚΩΝ ΠΡΑΓΜΑΤΟΓΝΩΜΟΣΥΝΩΝ.»

ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕ ΘΕΜΑ : «ΑΜΦΙΣΒΗΤΗΣΕΙΣ ΟΡΙΩΝ ΓΕΩΤΕΜΑΧΙΩΝ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΑ ΕΠΙΛΥΣΗΣ ΜΕΣΩ ΔΙΚΑΣΤΙΚΩΝ ΠΡΑΓΜΑΤΟΓΝΩΜΟΣΥΝΩΝ.» ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕIO ΣΧΟΛΗ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ & ΤΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΜΕ ΘΕΜΑ : «ΑΜΦΙΣΒΗΤΗΣΕΙΣ ΟΡΙΩΝ ΓΕΩΤΕΜΑΧΙΩΝ ΔΙΑΔΙΚΑΣΙΑ ΕΠΙΛΥΣΗΣ ΜΕΣΩ ΔΙΚΑΣΤΙΚΩΝ ΠΡΑΓΜΑΤΟΓΝΩΜΟΣΥΝΩΝ.» ΕΠΙΒΛΕΠΟΥΣΑ: Χ.

Διαβάστε περισσότερα

Ó³ Ÿ , º 6(155).. 805Ä813 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ. ˆ.. ³ Ì μ, ƒ.. Š ³ÒÏ, ˆ.. Š Ö. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê. Ÿ. ʲ ±μ ±

Ó³ Ÿ , º 6(155).. 805Ä813 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ. ˆ.. ³ Ì μ, ƒ.. Š ³ÒÏ, ˆ.. Š Ö. Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê. Ÿ. ʲ ±μ ± Ó³ Ÿ. 2009.. 6, º 6(155).. 805Ä813 ˆ ˆŠ ˆ ˆŠ Š ˆ Œ ˆ ˆ Œ ˆŒ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Ÿ Œ ƒ ˆ ˆŠ ˆ.. ³ Ì μ, ƒ.. Š ³ÒÏ, ˆ.. Š Ö Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê Ÿ. ʲ ±μ ± ˆ É ÉÊÉ Ö μ Ë ± μ²ó ±μ ± ³ ʱ, Š ±μ, μ²óï Œ É ³ É Î ±μ ±μ³

Διαβάστε περισσότερα

2 Composition. Invertible Mappings

2 Composition. Invertible Mappings Arkansas Tech University MATH 4033: Elementary Modern Algebra Dr. Marcel B. Finan Composition. Invertible Mappings In this section we discuss two procedures for creating new mappings from old ones, namely,

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ Διπλωµατική Εργασία Της Φοιτήτριας του Τµήµατος Ηλεκτρολόγων

Διαβάστε περισσότερα