Montreal - Quebec, Canada.
|
|
- Ιολανθη Χριστόπουλος
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
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
½ Τετραγωνίζω=κατασκευάζωκάτιίσουεμβαδούμεδοθέντετράγωνο. Δείτεκαιτην υποσημείωσηστηνπρότασηβ 14. ¾
Ã Ð Ó ËØÓ Õ ÛÒ ÐÓ ³ À ÛÑ ØÖ ØÛÒ ÇÖ Ó ÛÒÛÒ º½ ÇÖ ÑÓ ØÓÙ ÐÓÙ ³ ÌÓ ÐÓ ³ Ò ÒØÓÑÓ ÓÑÓ Ò Ñ Ñ ÒÓ ½ ÔÖÓØ Ó ÓÖ ¹ ÑÓ Ø Ò ÖÕ º ËØÓ Ñ Ð Ø ÖÓ Ñ ÖÓ ØÓÙ ÔÖ Ø ÔÓØ Ð Ñ Ø ÔÓÙ ÓÖÓ Ò ÓÖÓÙ ÙÒ Ù ÑÓ ÓÖ Ó ÛÒÛÒ Ø ØÖ ôòûò ÓÙ Ô
Διαβάστε περισσότεραMorganναδώσειμίαεναλλακτικήμέθοδο,αποδεικνύονταςπρώταότιηευθείαπουδιχοτομεί κάθεταμίαχορδήπεριέχειτοκέντροτουκύκλου. Παρ όλααυτά,καιαυτήημέθοδοςέχει
Ã Ð Ó ËØÓ Õ ÛÒ ÐÓ ³ È Ö ÐÓÙ º½ È Ö Õ Ñ Ò ØÓÙ ÐÓÙ ³ ÇÖ ÑÓ ½ ½½ ÈÖ Ø ½ ÈÛ Ö ÓÙÑ ØÓ ÒØÖÓ ØÓÙ ÐÓÙº ÈÖÓØ ¾ ½ ÉÓÖ ÐÓ Ø ÑÒ Ñ ÒÓ ÔØ Ñ ÒÓ º ÈÖÓØ ½ ½ ÔØ Ñ Ò º ÈÖÓØ ¾¼ ¾¾ ½ ÛÒ ØÑ Ñ Ø ÐÓÙ Ø ØÖ ÔÐ ÙÖ ÐÓÙº à ï Ä ÁÇ
Διαβάστε περισσότεραº º½ Destination-Sequenced Distance-Vector (DSDV) º º º º. º º Temporally Ordered Routing Algorithm (TORA) º º º
È Ò Ô Ø Ñ Ó È ØÖôÒ ÈÓÐÙØ ÕÒ ËÕÓÐ ÌÑ Ñ Å Õ Ò ôò ÀÐ ØÖÓÒ ôò ÍÔÓÐÓ ØôÒ ÈÐ ÖÓ ÓÖ ÔÐÛÑ Ø Ö Ð Ö ÑÓ Ô Ó ÒÛÒ Ad-hoc Ã Ò Ø ØÙ È Ò ôø à ÒÓ Å ¾½¾ Ô Ð ÔÛÒ ÉÖ ØÓ ÖÓÐ È ØÖ ÁÓ Ð Ó ¾¼¼ c Copyright È Ò ôø à ÒÓ ÁÓ Ð Ó ¾¼¼
Διαβάστε περισσότεραÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÑÓÖ Û ÈÖÓÔØÙÕ ÛÒ ËÔÓÙ ÛÒ ÌÑ Ñ ØÓ Å Ñ Ø ÛÒ È Ò Ô Ø Ñ Ó È ØÖÛÒ Å Ñ Û Ø Ò Ô Ø Ñ ØÛÒ ÍÔÓÐÓ ØôÒ
ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÑÓÖ Û ÈÖÓÔØÙÕ ÛÒ ËÔÓÙ ÛÒ ÌÑ Ñ ØÓ Å Ñ Ø ÛÒ È Ò Ô Ø Ñ Ó È ØÖÛÒ Å Ñ Û Ø Ò Ô Ø Ñ ØÛÒ ÍÔÓÐÓ ØôÒ ¾ ÓÑ ¹ Ì Ø ÖØ»»¾ ÃÙ ÐôÑ Ø ÔÖ Ü ÛÒ ¹ ËØÓ Õ ô ÑÓÒ Ö Ñ Ø»¾¾ Ö Ñ Ø ÔÖ Ü ÔÓÙ Ø Ð Ø Ò Ò ÀºÍº Ò À ÔÖ ¾ Ù ôò
Διαβάστε περισσότεραØÖÓÒÓÑ ÈÖ Ø ÙÑ Ù Ò Ö Ò Ë Ð ØÛ ØØ Ö¹ ØÖÓÒÓÑ Íº Ù ÍÒ Ú Ö ØØ Ù ÙÖ ¹ Ò Ö ËÓÒÒ ÒÐ Ù Ñ Î ÖÐ Ù Ò Â Ö Ð ÙÒ ½ Û ÙÒ Ö ËÓÒÒ Ö Ò À ÑÑ Ð ÞÙ Ï ÒØ Ö Ò Ò Ö Ð Ò Ò Ò ÙÒ
ØÖÓÒÓÑ ÈÖ Ø ÙÑ Ù Ò Ö Ò Ë Ð ØÛ ØØ Ö¹ ØÖÓÒÓÑ Íº Ù ÍÒ Ú Ö ØØ Ù ÙÖ ¹ Ò Ö ËÓÒÒ ÒÐ Ù Ñ Î ÖÐ Ù Ò Â Ö Ð ÙÒ ½ Û ÙÒ Ö ËÓÒÒ Ö Ò À ÑÑ Ð ÞÙ Ï ÒØ Ö Ò Ò Ö Ð Ò Ò Ò ÙÒ ËÓÑÑ Ö Ò Ò ÖÞ Ù Ø Ñ Ø Ñ ÈÖÓ Ö ÑÑ Ë ØØ Ò ÔÙÖ µ ½ ÒÐ
Διαβάστε περισσότεραS i L L I OUT. i IN =i S. i C. i D + V V OUT
Ç ÒÓÚÒ ÓÒÚ ÖØÓÖ ÈÓ Ó ÒÓÚÒ Ñ ÔÖ Ñ ÓÒÚ ÖØÓÖ Ñ ÔÓ Ö ÞÙÑ Ú Ù ØÖ ÓÒÚ ÖØÓÖ Ù ÓÓ Ø Ù ¹ ÓÓ Øº ËÚ ØÖ ÓÒÚ ÖØÓÖ Ù Ö Ø Ö Ò Ñ Ò Ñ ÐÒ Ñ ÖÓ Ñ Ð Ñ Ò Ø Þ Ø Ú Ù Ò ÓÒØÖÓÐ Ò ÔÖ ÒÙ Ó Ù Ò Ð Ñ Ò ÓÒ ÒÞ ØÓÖº Æ Ò Ó ÓÚ ØÖ ÓÒÚ ÖØÓÖ
Διαβάστε περισσότεραÍÒ 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 περισσότεραÖ ØÓØ Ð Ó È Ò Ô Ø Ñ Ó ÈÓÐÙØ ÕÒ ËÕÓÐ Ò ÌÑ Ñ Ö Ñ Ø Ò ÐÙ Ä ÛÒ È Ø Ó Ð Â ÐÓÒ ¾¼¼
Ö ØÓØ Ð Ó È Ò Ô Ø Ñ Ó ÈÓÐÙØ ÕÒ ËÕÓÐ Ò ÌÑ Ñ Ö Ñ Ø Ò ÐÙ Ä ÛÒ È Ø Ó Ð Â ÐÓÒ ¾¼¼ ¾ È Ö Õ Ñ Ò ÈÖ ÐÓ Ó i ½ Ð Ö ÑÓ Ë ÐÑ Ø ½ ½º½ ÔÐÙ ÈÖÓ Ð Ñ ØÛÒ Ð Ö ÑÓ º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½º¾ Ð Ö ÑÓ Ù Ó ô º º º
Διαβάστε περισσότεραv[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 περισσότεραÅ Ñ ¾ º½ ÈÓÖ Ñ Ð 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 ¾ º¾ ÈÙÖ Ò Ò Ñ Ö ÑÑ Ô Ò º º º º º º º º º º º ½ º ÈÒ Ñ Ö ÑÑ Ô Ò º º º º º º
È Ö Õ Ñ Ò Á ³ Ò ÖÜ Ñ Ñ ØÓ ÁÁ ÖÕ Ñ Ñ Ø ½ Å Ñ ½ ½º½ 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 º º ½º¾ ÈÓÖ Ñ Ð 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 ½º º º º º º º º
Διαβάστε περισσότεραp din,j = p tot,j p stat = ρ 2 v2 j,
ÁÑ ÔÖ Þ Ñ Öº Ò ÍÔÙØ ØÚÓ Þ Ð ÓÖ ØÓÖ Ú ¹ Å Ò ÐÙ Í Å Ò ÐÙ Ø ÓÖ ÔÖÓÙÕ Ú Ù ÒÓ Ñ ÒÞ ØÖÙ Ò Ø Ü ÚÓ ÐÙ º Ç ÒÓÚÙ Ø ÞÒ Õ Ò ÖÒÙÐ Ú Ò Õ Ò Ò Õ Ò ÓÒØ ÒÙ Ø Ø ÔÖÓ¹ Ö ÕÙÒ ØÖÙ Ò ÓØÔÓÖ º ÅÒÓ Ó Ø ÓÖ ÞÒ ÒÓ Ñ ÒÞ ØÖÙ ÑÓ Ù ÔÖÓÚ
Διαβάστε περισσότεραÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÑÓÖ Û ÈÖÓÔØÙÕ ÛÒ ËÔÓÙ ÛÒ ÌÑ Ñ ØÓ Å Ñ Ø ÛÒ È Ò Ô Ø Ñ Ó È ØÖÛÒ Å Ñ Û Ø Ò Ô Ø Ñ ØÛÒ ÍÔÓÐÓ ØôÒ
ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÑÓÖ Û ÈÖÓÔØÙÕ ÛÒ ËÔÓÙ ÛÒ ÌÑ Ñ ØÓ Å Ñ Ø ÛÒ È Ò Ô Ø Ñ Ó È ØÖÛÒ Å Ñ Û Ø Ò Ô Ø Ñ ØÛÒ ÍÔÓÐÓ ØôÒ ÌÅÀÅ Ä ÉÇÍ Controlµ Ã Ì ÉÏÊÀÌ Ë Registersµ º Bussesµ ÃÍÃÄÇÁ ÅÀÉ ÆÀË Machine Cyclesµ Á ÍÄÇÁ ØÑ Ñ Ð ÕÓÙ
Διαβάστε περισσότεραa 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 περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων. Ενότητα: Μαθηματική μορφολογία. Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων Ενότητα: Μαθηματική μορφολογία Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ÃÐÓ 11 ÅÑØ ÑÓÖÓÐÓ 11.1 ÅÓÖÓÐÓ ÔÜÖ ÙôÒ ÒÛÒ À ÑÑØ
Διαβάστε περισσότεραZ
Ç ÒÙØ Þ Ó Þ Þ Ñ ÒÓ Ó Ò Óö ÈÖ ÑÓö È Ø ÖÐ Ò Ë ËÚ Ø Ò Ò Ó Ø Ò ê ¾¼½½»¾¼½¾ ÈÓ Ð Ú ÌÇÅËÃÇ Â ÊÇ º½ ÍÚÓ Î Ø Ñ ÔÓ Ð Ú Ù ÓÑÓ Ù Ú Ö Ð Þ Ó ÒÓÚÒ Ñ Ð ØÒÓ ØÑ ØÓÑ Öº ÈÓÞÒ Ú Ò Ø Ð ØÒÓ Ø ÔÓÑ Ñ ÒÓ Þ Ö ÞÙÑ Ú Ò Ñ Ò ÒÓ Ø Ò
Διαβάστε περισσότεραM 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 περισσότεραΣυνεδριο Δημιουργων ΕΛ/ΛΑΚ 2009
ÄÓ Ñ ÒÓ ØÓ Ãô ØÓ Ë Ø Ñ Ø Ì Ñ À Συνεδριο Δημιουργων ΕΛ/ΛΑΚ 2009 ½ º Ó Ó Ð Ó Διεύθυνση Πληροφορικής ΔΕΗ Τομέας Συστημάτων Γραφείου ÚºÞÓÙ Ó ºÓѺ Ö ¹Ñ Ð Αθήνα 19 Ιουνίου 2009 Συνεδριο Δημιουργων ΕΛ/ΛΑΚ 2009
Διαβάστε περισσότερα¾ 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 περισσότεραf 1 : P(Y ) P(X) : B f 1 (B) {x X : f(x) B}. (X, A) f (Y, B) g (Z, C) f 1 (E) A Õ E Eº (iii) a R f 1 ([a, )) Mº (iv) a R f 1 ((, a]) Mº
ÇÐÓ Ð ÖÛ º½ Å ØÖ Ñ ËÙÒ ÖØ È Ö Ø Ö º½ µ Å ÙÒ ÖØ f : X Y Ñ Ø Ü Ñ ÒôÒ ÙÒ ÐÛÒ Ô ½ Ñ Ô Ò f 1 : P(Y ) P(X) : B f 1 (B) {x X : f(x) B}. À Ô Ò ÙØ Ø Ö ÙÑÔÐ ÖôÑ Ø Ù Ö Ø Òô Ù Ö Ø ØÓÑ º µ Ò B P(Y ) Ò σ¹ Ð Ö Ó Ó Ò
Διαβάστε περισσότεραΣχολή 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 περισσότεραN 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 περισσότεραtan(2α) = 2tanα 1 tan 2 α
½º ÙÒ Ð ØØ ½º Ò Ò Å Ò Ò M 1 = {1,4,9,16,25,36,49,64,...}, M 2 = {4,6,8,9,10,12,14,15,...}. µ Ö Ò Ë M 1 ÙÒ M 2 ÙÖ Ò Ò Ö Ò Ø ÓÖÑ Ð Ù º µ Ò Ë M 1 M 2 Òº µ Ò Ë M 1 \M 2 ÙÒ M 2 \M 1 Òº µ Ï Ú Ð ÚÓÒ Ò Ò Ö Ú Ö
Διαβάστε περισσότεραÍÆÁÎ 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 περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων. Ενότητα: Σχηματισμός και αντίληψη εικόνων. Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων Ενότητα: Σχηματισμός και αντίληψη εικόνων Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ÃÐÓ 2 ËÕÑØ Ñ ÒØÐÝ ÒÛÒ 2.1 ËÕÑØ Ñ ÒÛÒ
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές βασισμένες στα Δίκτυα Αναμονής Εισαγωγικά Επιχειρησιακοί νόμοι
Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο Επίδοση Υπολογιστικών Συστημάτων Α.-Γ. Σταφυλοπάτης Τεχνικές βασισμένες στα Δίκτυα Αναμονής Εισαγωγικά Επιχειρησιακοί
Διαβάστε περισσότερα+ m ev 2 e 2. 4πε 0 r.
Ç ÒÙØ Þ Ó Þ Þ Ñ ÒÓ Ó Ò Óö Ë ËÚ Ø Ò Ò Ó Ø Ò ê ¾¼½½»¾¼½¾ ÈÓ Ð Ú ÇËÆÇÎ ÅÇÄ ÃÍÄËà ÁÇ Á Áà º½ ÍÚÓ ÅÓÐ ÙÐ Ó Þ Ó Ö ÚÒ Ú Ð ØÒÓ Ø Ó ÒÓÚÒ Ø ÚÒ ÐÓÚ ÓÐÓ Ø ÑÓÚ ØÓ ØÓ¹ ÑÓÚ ÑÓÐ ÙÐ ÓÒÓÚ Ò Ñ ÖÓÑÓÐ Ùк Ç Ö ÚÒ Ú ØÙ ÞÚ ÞÓ
Διαβάστε περισσότεραarxiv: v1 [math.dg] 3 Sep 2007
Ì Ö ØÓ Ð ÔÖÓ Ð Ñ Ò ØÛÓ Ò ÐÓ Ó Ø Å Ò ÓÛ ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ê Ñ ÒÒ Ò Ô º Ò Ö Áº Ó Ö Ò Ó ½ arxiv:0709.0158v1 [math.dg] 3 Sep 2007 ØÖ Ø ÙØ ÓÖ Ò Ø ÓÐÙØ ÓÒ Ó Ø Ö ØÓ Ð ÔÖÓ Ð Ñ ÓÖ ÓÔ Ò Ò ÐÓ ÙÖ Ò Ê Ñ ÒÒ Ò Ô º Ì Ö ØÓ Ð ÔÖÓ
Διαβάστε περισσότεραarxiv:quant-ph/ v1 28 Nov 2002
Ò ÒÚ Ø Ø ÓÒ ØÓ ÉÙ ÒØÙÑ Ñ Ì ÓÖÝ arxiv:quant-ph/0211191v1 28 Nov 2002 Û Ö Ïº È ÓØÖÓÛ ÁÒ Ø ØÙØ Ó Ì ÓÖ Ø Ð È Ý ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ý ØÓ Ä ÔÓÛ ½ ÈÐ ½ ¾ Ý ØÓ ÈÓÐ Ò ¹Ñ Ð Ô ÐÔ ºÙÛ º ÙºÔÐ Â Ò Ë ÓÛ ÁÒ Ø ØÙØ Ó È Ý ÍÒ Ú Ö
Διαβάστε περισσότεραÎ Ò È Ö Ó Ì ÈË Ì Ñ ØÙ Ò ÈÖÓÑÓ Ó Ë Ù
Î Ò È Ö Ó Ì ÈË Ì Ñ ØÙ Ò ÈÖÓÑÓ Ó Ë Ù ËÙÑ Ö Ó ½ Î Ò Ó Ú Ö ÓÙÐØ ½ ½º½ Ú Ò Ó Þ 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 º º º º ¾ ½º¾ Å Ò ÑÓ Ò Ö ÒØ º º º º º º º º º º º º º º º º º
Διαβάστε περισσότεραÈ ÖÖÝ Àº Ä Ó ½½¼ ÍÒ ÓÒ ËØÖ Ø Ë ¾ ½ ÀÓÐÑ Ú º ˺ Å ÒÒ ÔÓÐ ÅÆ Å ÒÒ ÔÓÐ ÅÆ ¼ ½¾¹ ¾ ¹¼» Ü ½¾¹ ¾ ¹½ ½¾¹ ¾ ¹ Ô Ð Ó ÑºÙÑÒº Ù Ù Ø ÓÒ È º º ź Ò º º Ò º Å Ø ÐÐÙ
È ÖÖÝ Àº Ä Ó ½½¼ ÍÒ ÓÒ ËØÖ Ø Ë ¾ ½ ÀÓÐÑ Ú º ˺ Å ÒÒ ÔÓÐ ÅÆ Å ÒÒ ÔÓÐ ÅÆ ¼ ½¾¹ ¾ ¹¼» Ü ½¾¹ ¾ ¹½ ½¾¹ ¾ ¹ Ô Ð Ó ÑºÙÑÒº Ù Ù Ø ÓÒ È º º ź Ò º º Ò º Å Ø ÐÐÙÖ Ð Ò Ò Ö Ò Ò Å Ø Ö Ð Ë Ò ÖÒ Å ÐÐÓÒ ÍÒ Ú Ö ØÝ ÆÓÚ Ñ
Διαβάστε περισσότεραÇ ÖÚ Ø Ö Ø Ð ÒÙ Ù Ó Ø Ò ÒØ Ö Ø º È ÖÑ ÙÒ Ð Ô ÒØÖÙ Ñ Ø Ö Ð ÔÖ ÐÙ Ø ÒÙ Ù Ó Ø Ò ÖÙØ º È Ò Ø Ø Ð Ó Ö Ô ÒØÖÙ ÔÖ ÒØ Ø Ù ÓÖ Ô ÙÒ º ÔÓ Ø Ñ º
Þ ÔÓÚ Ø Ø Ö Ø Ò ÈÖ ÙÖ Ò ÐÙÖÙ ÔÖ Ð ½ ¾¼½¼ Ç ÖÚ Ø Ö Ø Ð ÒÙ Ù Ó Ø Ò ÒØ Ö Ø º È ÖÑ ÙÒ Ð Ô ÒØÖÙ Ñ Ø Ö Ð ÔÖ ÐÙ Ø ÒÙ Ù Ó Ø Ò ÖÙØ º È Ò Ø Ø Ð Ó Ö Ô ÒØÖÙ ÔÖ ÒØ Ø Ù ÓÖ Ô ÙÒ º ÔÓ Ø Ñ º ÓÒØ ÒØ ½ Å Ò ½ ½º ÄÙÑ Ñ Ø
Διαβάστε περισσότεραFaculté des Sciences. Etude du couplage entre un algorithme génétique et des méthodes d optimisation locale
Faculté des Sciences Etude du couplage entre un algorithme génétique et des méthodes d optimisation locale Promoteur : Annick Sartenaer Directeur : Caroline Sainvitu Mémoire présenté pour l'obtention du
Διαβάστε περισσότεραv w = v = pr w v = v cos(v,w) = v w
Íö Ú Ò ÔÖ Ø Ô Ö ÔÖ ØÝ Ô Ð Ùö Ú ÒÝÒ ÝÖ Ð ÓØ Ó µ º ºÃÐ ØÒ Ë ÓÖÒ Þ ÔÓ ÒÐ Ø Ó ÓÑ ØÖ ½ ÁÞ Ø Ð ØÚÓ Æ Ù Å Ú º ÖÙ µº Ã Ø Ùö Ú Ò ÝÖ Ú Ø ÒÅ ØØÔ»»ÛÛÛºÑ ºÚÙºÐØ» Ø ÖÓ» ¾» л Ò Ó» ÓÑ ÙÞ º ØÑ ½ Î ØÓÖ Ð Ö ÒÅ Ö Ú ØÓÖ ÒÅ
Διαβάστε περισσότεραplants d perennials_flowers
ÈÖÓ Ð Ø Ç Ø ÌÀÇÅ Ë ÁÌ Ê Ì Ò ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø Ï Ò Â Å Ë Âº ÄÍ Ù Ò ÐÐ ÍÒ Ú Ö ØÝ ÌÀÇÅ Ë ÄÍà ËÁ ÏÁ Ì Ò ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø Ï Ò Ò Îº ˺ ËÍ Ê ÀÅ ÆÁ Æ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Å ÖÝÐ Ò Ì ÓÙ Ø Ö Ö Ñ ÒÝ ÔÔÐ Ø ÓÒ Û Ö Ò Ó Ø ÓÖ ÒØ Ø ÑÓ Ð ÓÓ
Διαβάστε περισσότεραReserve & Trapped. Mission Fuel. Military Ordnance. Expendable Payload. Passengers + Bags ( lbs/pass.) Revenue Cargo. Non expendable Payload
ÈÖÐÑÒÖÝ ØÑØ Ó Ì¹Ç«ÏØ ÈÓØÓÖÔ Ó ÓÒ ¹½ ÐÓÑ ØÖ Ø Ø¹Ó«ÅÜÑÙÑ Ø¹Ó«ÛØ ÕÙÐ ¼¼¼ Ð ÑÜÑÙÑ ÔÝÐÓ ½ ¼¼¼ Ð ÓÙÖØ Ý Ó Ø ÓÒ ÓÑÔÒݵº ½ Ï Ì Ç Ï ÙÐ Ï ÔÝÐÓ Ï ÑÔØÝ ¾½ Ï ÔÝÐÓ Ï ÜÔÒÐ Ï ÒÓÒ ÜÔÒÐ ¾¾ 000000000000 111111111111 000000000000
Διαβάστε περισσότεραΟπτικόςΠρογραμματισ μός. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος
ΟπτικόςΠρογραμματισμός ΙωάννηςΓºΤσούλος ¾¼½ ÔØÖ ½ ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Σεαυτήτηνενότηταθαεξεταστούνμερικέςαπότιςβασικέςδομέςπάνωστις οποίεςστηρίζεταιηβιβλιοθήκη É̺Οιδομέςαυτέςπεριλαμβάνουνδυναμικούς πίνακες
Διαβάστε περισσότεραScientific 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 περισσότεραΤμήμα Φυσικής, Εργαστήριο Αστρονομίας
Á ÃÌÇÊÁÃÀ Á ÌÊÁ À ÆÁÉÆ ÍËÀ Ã Á Å Ä ÌÀ Ï Ä Á ÃÏÆ ÍÈÇÄ ÁÅÅ ÌÏÆ ÍÈ ÊÃ ÁÆÇ ÆÏÆ Ë ÈÇÄÄ ÈÄ ÅÀÃÀ ÃÍÅ ÌÇË Ä ÏÆÁ ÃÀ ÁÏ ÆÆ È Æ ÈÁËÌÀÅÁÇ È ÌÊÏÆ ¹ ÌÅÀÅ ÍËÁÃÀË ÂÆÁÃÇ ËÌ ÊÇËÃÇÈ ÁÇ ÂÀÆÏÆ Ë ÔØ Ñ Ö Ó ¾¼½¾ Á ÃÌÇÊÁÃÀ Á ÌÊÁ
Διαβάστε περισσότερα[Na + ] [NaCl] + [Na + ]
Ç ÒÙØ Þ Ó Þ Þ Ñ ÒÓ Ó Ò Óö ÂÙÖ Ö Ò ÊÙ ÓÐ ÈÓ ÓÖÒ Ò Ë ËÚ Ø Ò ¾¼½½»¾¼½¾ ÈÓ Ð Ú Ä ÃÌÊÁ ÆÁ ÁÆ Å Æ ÌÆÁ ÈÇ ÎÁ º½ º½º½ Ð ØÖ ÒÓ ÔÓÐ Ò ØÓ Ð ØÖ Ò Ò Ó Ð ØÖ Ò ÔÓ Ú Ð Ó Ö ÞÐÓö ÑÓ Ò Ó ÒÓÚ Ù ÓØÓÚ ØÚ Ñ Ó Ó ÒÓÚÒ Ð ÓØ Ø
Διαβάστε περισσότεραΠροσομοίωση 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 περισσότερα½ ÍÚÓ Ò Ð Þ Ð ÓÖ Ø Ñ Ò ÓÔ Ó Ò Ó Ù Ø ÓÖ Ñ Ö ÞÑ ØÖ Ò Ñ ÔÓ Ù Ú ÑÓ Ó Ö ÑÓ ÐÓö ÒÓ Ø Ø ö ÒÙ Ò Ó ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ó Ù ÔÖ Ø Ò Ñ ÔÖ Ñ Ò Ñ ö Ð ÑÓ ØÓ ÔÖ ÞÒ ÔÖÓ Ò ÑÓ Ó Ú
Ò Ð Þ Ð ÓÖ Ø Ñ Ô ØÒ Ö Þ ÔÖ Ñ Ø ËÐÓö ÒÓ Ø ÞÖ ÙÒ Ú Ò Å Ð Ò Ò ÓÚ ¾¼¾½»¼ ¼ º ¼¾º ¾¼¼ º Ë ö Ø ÇÚ Ö ÔÖ Ø ÚÐ Ö Ø ÔÖ Ð Ò Ñ ØÓ Ò Ð Þ Ð ÓÖ Ø Ñ Ó Ñ ÙØÓÖ Ö ÙÔÓÞÒ Ó Ù Ó Ú ÖÙ ÙÖ ËÐÓö ÒÓ Ø ÞÖ ÙÒ Ú Ò Ò ÔÖÚÓ Ó Ò ÔÓ Ø ÔÐÓÑ
Διαβάστε περισσότεραΓραφικάμετηνχρήσ η ÛØ
Γραφικάμετηνχρήση ÛØ ΙωάννηςΓºΤσούλος Νοέμβριος ¾¼ Η Úδιαθέτειένα δικό της σύστημαγραφικών τοοποίομπορεί να είναι κάπωςπεριορισμένοσεσχέσημετο ÉÌήτο ÏÁÆ ¾ ÈÁαλλάδίνειμεταφέρσιμο κώδικακαιμπορείναχρησιμοποιηθείγιατηνκατασκευήπρογραμμάτωνγραφικής
Διαβάστε περισσότεραΔυναμικοί τύποι δεδομένων
Δυναμικοί τύποι δεδομένων ΙωάννηςΓºΤσούλος Δεκέμβριος ¾¼ Η ÂÚπεριέχειμιασειράαπόχρήσιμεςκατηγορίεςπουχρησιμοποιούνταιγια τηνδιαχείρισηδυναμικώνδεδομένων σταοποίαδενγνωρίζουμεεκτωνπροτέρων όχι μόνον την
Διαβάστε περισσότεραAdaptive 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 περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ 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 περισσότεραΑλγόριθμοι Δικτύων και Πολυπλοκότητα Προσεγγιστικοί Αλγόριθμοι. Άρης Παγουρτζής
Αλγόριθμοι Δικτύων και Πολυπλοκότητα Προσεγγιστικοί Αλγόριθμοι Άρης Παγουρτζής Άδεια Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες,
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ 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 περισσότεραiii vii Abstract xiii iii
È Ò Ô Ø Ñ Ó È ØÖÛÒ ÌÑ Ñ Å Ñ Ø ÛÒ ÇÑÓ Ò Å ØÖ Einstein Ë Ò ÙÑ Ò ÈÓÐÐ ÔÐÓØ Ø Ë Ñ ÛÒ ÁÛ ÒÒ Ãº ÉÖÙ Ó ØÓÖ ØÖ Ô Ð ÔÛÒ Ô ÓÙÖÓ Ã Ø Ò Ö Ö Ò ØÓ ÛÖ Ó È ØÖ ¾¼½¼ ÖôÒ Ø ØÓÙ ÓÒ ÑÓÙ ÃÖØÛÒ Å Ö È Ö Õ Ñ Ò È Ö Õ Ñ Ò ÙÕ Ö Ø
Διαβάστε περισσότερα½ È Ê Ç Î Ç Ê ÇÚ ÒÓÚ ÓØ À Ð ÖØÓÚ Ç ÒÓÚ ÓÑ ØÖ Ò Ò ÔÖ Ú ÒÓÚ ÔÖ Ö º ÍÔÖ ÚÓ Ù Ò Ò Ù ÑÓ Ò ÔÖ Ú Ñ Ò ÓÔÙÒ º Í ÓÔÙÒ I Ù ÙÔÐ Ò Ò Þ Ú ÒÓ Ø Ù Ø ÑÙ ÓÑ Ö ÐÒ ÖÓ¹ Ú
½ ËÊÈËà à ÅÁÂ Æ Íà ÃÄ ËÁ ÆÁ Æ Í ÆÁ ËÈÁËÁ ÃÆÂÁ XIV Å Ì Å ÌÁ ÃÁ ÁÆËÌÁÌÍÌ ÃÆÂÁ ½ ÍÖ Ò Ñ Ê ÁÎÇ à â ÆÁÆ ÍÔÖ ÚÒ Ñ Ø Ñ Ø Ó Ò Ø ØÙØ Ë Æ º ÀÁÄ ÊÌ ÇËÆÇÎ ÇÅ ÌÊÁ ÈÊ Î Ç Ë ÇËÅÇ Æ Å ÃÇ Á ÆÂ êº Ê â ÆÁÆ ÈÖ ÑÐ ÒÓ Ò XI
Διαβάστε περισσότεραΠρογραμματισ μόςσ ε» ΙωάννηςΓºΤσ ούλος
Προγραμματισμόςσε» ΙωάννηςΓºΤσούλος ¾¼½ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ½º½ Μεταβλητές ½º½º½ Δήλωση Η δήλωσημεταβλητώνμπορεί να γίνει σε οποιοδήποτεσημείοτου κώδικα σε αλλάείναιπροτιμότεροναγίνεταιστηναρχήτουπρογράμματος
Διαβάστε περισσότερα¾
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 περισσότεραÊÁËÌÇÌ Ä ÁÇ È Æ ÈÁËÌÀÅÁÇ Â ËË ÄÇÆÁÃÀË ËÉÇÄÀ  ÌÁÃÏÆ ÈÁËÌÀÅÏÆ ÌÅÀÅ ÍËÁÃÀË Ð ÃÓÙ ÓÙÐÓ ÒÒ Å Ä ÌÀ ÆÌÇÈÁËÅ ÆÏÆ Ì Ä ÆÌÏË ÏÆ Ë ËÍËÌÀÅ Ì ÈÇÄÄÏÆ ÂÅÏÆ Ä Í ÊÁ Ë
ÊÁËÌÇÌ Ä ÁÇ È Æ ÈÁËÌÀÅÁÇ Â ËË ÄÇÆÁÃÀË ËÉÇÄÀ Â ÌÁÃÏÆ ÈÁËÌÀÅÏÆ ÌÅÀÅ ÍËÁÃÀË Ð ÃÓÙ ÓÙÐÓ ÒÒ Å Ä ÌÀ ÆÌÇÈÁËÅ ÆÏÆ Ì Ä ÆÌÏË ÏÆ Ë ËÍËÌÀÅ Ì ÈÇÄÄÏÆ ÂÅÏÆ Ä ÍÂ ÊÁ Ë ØÓÖ ØÖ Â ÐÓÒ ¾¼¼ ËÁÄÀË ÃÇÍÃÇÍÄÇ Á ÆÆÀË ÍÔ ØÖÓ Ó ØÓÙ
Διαβάστε περισσότεραΔυαδικά 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 περισσότεραp 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 περισσότεραΕισαγωγή 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 περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων. Ενότητα: 2-Δ συνεχή σήματα. Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων Ενότητα: 2-Δ συνεχή σήματα Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ÃÐÓ 3 ¾¹ ÙÒÕ ÑØ Å ÙÒÕ Ò ÑÔÓÖ Ò ÔÖ Ø Ô Ò ¾¹ ÙÒÕ Ñ Ð
Διαβάστε περισσότεραimagine virtuală plan imagine
Ô ØÓÐÙÐ ½ ÅÓ ÙÐÙÐ Ð Ö Ö ÓÑ ØÖ Ñ Ö ¾ ÈÁÌÇÄÍÄ ½º ÅÇ ÍÄÍÄ ÄÁ Ê Ê ÇÅ ÌÊÁ Å Ê Á ÙÔÖ Ò ½ ÅÓ ÙÐÙÐ Ð Ö Ö ÓÑ ØÖ Ñ Ö ½ ½º½ ÁÒØÖÓ Ù Ö ÑÓ Ð ÓÑ ØÖ Ð Ñ Ö º º º º º º º º º º º º º ½º½º½ ÈÖÓ ñ Ô Ö Ô Ø Ú º º º º º º º
Διαβάστε περισσότεραΑνώτερα Μαθηματικά ΙI
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Ανώτερα Μαθηματικά ΙI Ενότητα 2: Αναλυτική Γεωμετρία Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Πολιτικών Μηχ.ΤΕ και Μηχ. Τοπογραφίας & Γεωπληροφορικής
Διαβάστε περισσότεραΚληρονομικότητα. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος
Κληρονομικότητα ΙωάννηςΓºΤσούλος ¾¼½ ½ Ηκατηγορία ÈÖ ÓÒ ΗκληρονομικότητααποτελείένααπόταβασικότεραχαρακτηριστικάτουαντικειμενοστραφούςπρογραμματισμούºΤαβασικάτηςστοιχείασε είναι ½ºΤαπεδίαπουχρειάζεταιναπεράσουνστηνκατηγορίαπουκληρονομείθα
Διαβάστε περισσότεραÔÖÓØ 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 περισσότεραΜαθηματικά ΙΙΙ. Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα. Ενότητα 11: SPLINES. Αθανάσιος Μπράτσος. Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Μαθηματικά ΙΙΙ Ενότητα 11: SPLINES Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Ενεργειακής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο του μαθήματος διατίθεται
Διαβάστε περισσότεραΘεωρία 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 περισσότεραA 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 περισσότεραca 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 περισσότεραΑλγόριθμοι Δικτύων και Πολυπλοκότητα Μια εισαγωγή σε γραφοθεωρητικά προβλήματα
Αλγόριθμοι Δικτύων και Πολυπλοκότητα Μια εισαγωγή σε γραφοθεωρητικά προβλήματα Άρης Παγουρτζής Ε.Μ.Π. - Μ.Π.Λ.Α. Ευχαριστίες: μέρος των διαφανειών αυτών προέρχεται από τις Σημειώσεις Ε. Ζάχου για το μάθημα
Διαβάστε περισσότεραPreisdifferenzierung für Flugtickets
Ë Ñ Ø Ö Ö Ø ÏÄ ÌÀ Ö ÈÖ Ö ÒÞ ÖÙÒ Ö ÐÙ Ø Ø Ù Ò ËØÖ Ò Ö ¹ ÄÓÒ ÓÒ ÙÒ Ö Ò ÙÖØ ¹ Æ Û ÓÖ ÙØÓÖ Ò Ì ÓÑ ÖÙÒÒ Ö À ÙÖ ØÖº ¼ Ö Ñ ÐØ ÓÑ ÖÙÒÒ Öº Ö ØÓÔ Ã Ö ÐÙÑ ÒÛ ½¼ Ç ÖÛ Ð Ö ØÙ Òغ Ø Þº ØÖ Ù Ö ËØ Ò Ä Ù Ò Ø Ò ÈÖÓ ÓÖ ÖÑ
Διαβάστε περισσότεραx 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 περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων. Ενότητα: Μετασχηματισμός Fourier 2-Δ ακολουθιών. Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων Ενότητα: Μετασχηματισμός Fourier 2-Δ ακολουθιών Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ÃÐÓ 5 ÅØ ÕÑØ Ñ Fourier ¾¹ ÓÐÓÙôÒ
Διαβάστε περισσότεραΑΡΧΕΙΑ ΚΑΙ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ
ÔØ Ö ΑΡΧΕΙΑ ΚΑΙ ΒΑΣΕΙΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Στοκεφάλαιοαυτόθαπαρουσ ιασ τούνμερικέςαπότιςδυνατότητεςπουπαρέχειη βιβλιοθήκη ÉÌσ εαρχείακαθώςκαιτρόποισ ύνδεσ ηςκαιεκτέλεσ ηςερωτημάτων σ εβάσ ειςδεδομένωνº º½ Ηκατηγορία
Διαβάστε περισσότεραThe Prime Number Theorem in Function Fields
È Ò Ô Ø Ñ Ó ÃÖ Ø ËÕÓÐ Â Ø ÛÒ & Ì ÕÒÓÐÓ ÛÒ Ô Ø ÑÛÒ ÌÑ Ñ Å Ñ Ø ÛÒ Å Ø ÔØÙÕ Ö ÌÓ Â ÛÖ Ñ ÌÛÒ ÈÖÛØÛÒ Ö ÑÛÒ ËÛÑ Ø ËÙÒ ÖØ ÛÒ ôö Ó Ã Ô Ø Ò ØÓÙ Æ ÓÐ ÓÙ ÔÓÔ ÛÒ Ø Â ÓÙÐÓ Ö Ð ÀÊ ÃÄ ÁÇ Đ ¾¼¼ University of Crete School
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων. Ενότητα: Βελτίωση εικόνων. Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνων Ενότητα: Βελτίωση εικόνων Καθηγητής Γεώργιος Τζιρίτας Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών ÃÐÓ 9 ÐØÛ ÒÛÒ À ÒÒÓ Ø ÔÓØØ ØÛÒ ÒÛÒ ÒØ ÔÓÐ ÙÕÒ ÙÔÓÑÒ
Διαβάστε περισσότεραΣτοκεφάλαιοαυτόθαμιλήσ ουμεγιατααρχείασ τηνγλώσ σ α ºΘαχρησ ιμοποιηθούνσ υναρτήσ ειςαπότηνκαθιερωμένηβιβλιοθήκηεισ όδου»εξόδου
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 ΑΡΧΕΙΑ Στοκεφάλαιοαυτόθαμιλήσουμεγιατααρχείαστηνγλώσσα ºΘαχρησιμοποιηθούνσυναρτήσειςαπότηνκαθιερωμένηβιβλιοθήκηεισόδου»εξόδου ØÓºµκαι γιααυτόγίνεταιμιαπρώτηπαρουσίασηαυτήςτηςβιβλιοθήκηςº º½
Διαβάστε περισσότεραΑνώτερα 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 περισσότεραΩ = {ω 1,..., ω 6 }, ω = ω 1,..., ω m 1, 6, ω 1,...,, ω j {1, 2,...5}, m 1.
Î Ð Ù ËØ Å Ò Ì ÑÝ Ù Ø ÓÖ Ó Ô ØÓ Î ÐÒ Ù ¾¼¼ ÌÙÖ ÒÝ ½ Ì ÑÝ ÒÅ Ö ÚÅ 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 ½º½º ËØ Ø Ø Ò Ô Ö Ñ ÒØ º º º º º º º º º º º º º º º º ½º¾º ÃÐ Ò ÑÓ Ð º º º º º º º º
Διαβάστε περισσότεραRole 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 περισσότεραc = a+b AC = AB + BC k res = k 1 +k 2
Ã Ô Ø Ð Á ÒÐ ØÙÒ ï ½ ÅÓ ÐÐ ÚÓÒ Î ØÓÖÖÙÑ Ò ÁÒ Ñ Ö ÅÓØ Ú Ø ÓÒ Ò Ò Òµ È Ö Ö Ô Ò Ò ÐÒ Û Ö Ô Ð ÞÙÖ Ð Ö ¹ Ò ËØÖÙ ØÙÖ Î ØÓÖÖ ÙÑ º Ò Ö ÙÒ Ò Ø Ò ØÞ Ò Û Ö Ð ÒÒØ ÚÓÖ Ù º Ò ÈÖÞ ÖÙÒ Ö ÓÐ Ø ÔØ Ö Û ÒÒ Û Ö ÙÒ ÙÑ Ò Ñ Ø
Διαβάστε περισσότεραÕâñéäéóìüò. 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 περισσότεραË Ö ½ Ç ÒÓÚÒ ÔÓ ÑÓÚ Þ Õ ÚÓ ØÚ ÐÙ ½ ½º½ ÈÖ Ñ Ø ÞÒ Õ Ö ÞÚÓ Ñ Ò ÐÙ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½º½º½ ÈÖ Ñ Ø ÔÓ Ð Ñ Ò ÐÙ º º º º º º º º º º
ÍÒ Ú ÖÞ Ø Ø Ù Ó Ö Ù Å Ü Ò ÙÐØ Ø Ëº É ÒØÖ Åº Ä Õ º Ó Å À ÆÁà ÄÍÁ Ó Ö ¾¼¼ º Ë Ö ½ Ç ÒÓÚÒ ÔÓ ÑÓÚ Þ Õ ÚÓ ØÚ ÐÙ ½ ½º½ ÈÖ Ñ Ø ÞÒ Õ Ö ÞÚÓ Ñ Ò ÐÙ º º º º º º º º º º º º º º º º º º º º ½ ½º½º½ ÈÖ Ñ Ø ÔÓ Ð Ñ Ò
Διαβάστε περισσότεραA 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 περισσότεραΣανπρώτοπαράδειγμαχρήσ εωςτης ÉÈ ÒØ Öπαρουσ ιάζεταιέναπαράδειγμασ χεδιασ μούκύκλωνμέσ ασ εένακεντρικόπαράθυροº
ÔØ Ö ΓΡΑΦΙΚΑ ΚΑΙ ΠΟΛΥΜΕΣΑ Ηβιβλιοθήκη ÉÌμπορείναχρησ ιμοποιηθείκαιγιατηνδημιουργίαπρογραμμάτων μεαπλάγραφικά γραμμές κείμενο κύκλουςκτλµόπωςεπίσ ηςγιατηνδημιουργία γραφημάτων από δεδομέναº º½ Àκατηγορία
Διαβάστε περισσότεραΑντικειμενοστραφής 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 περισσότεραΠρότυπα. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος
Πρότυπα ΙωάννηςΓºΤσούλος ¾¼ ½ Συναρτήσειςπροτύπων Μετιςσυναρτήσειςπροτύπωνμπορούμενακάνουμεσυναρτήσειςοιοποίεςεκτελούντονίδιοκώδικα γιαδιαφορετικούςτύπουςδεδομένων όπωςπαρουσιάζεται καιστοεπόμενοπαράδειγμαºοιδηλώσειςσυναρτήσεωνμετηνχρήση
Διαβάστε περισσότεραµ 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, z = 1 ( Lψ = Eψ, E = E fixed, L = +v(x,t), = 4 z z, x R 2 ½º µ
ÇÄ ÈÇÄ Ì ÀÆÁÉÍ ÆÌÊ Å ÌÀ Å ÌÁÉÍ Ë ÈÈÄÁÉÍ Ë ÍÅÊ ÆÊË ½ ½½¾ È Ä ÁË Í Ê Æ µº Ì Ð ¼½ ¼¼º Ü ¼½ ØØÔ»»ÛÛÛºÑ ÔºÔÓÐÝØ Ò ÕÙ º Ö» Ò Ó ÓÐ ØÓÒ Û Ø Ù ÒØ Ð Ö ÐÓ Ð Þ Ø ÓÒ ÓÖ Ø ÆÓÚ ÓڹΠÐÓÚ ÕÙ Ø ÓÒ Ø ÒÓÒÞ ÖÓ Ò Ö Ý ÒÒ Ã Þ
Διαβάστε περισσότεραΑρχείασ την Â Ú. ΙωάννηςΓºΤσ ούλος
Αρχείαστην ÂÚ ΙωάννηςΓºΤσούλος Νοέμβριος ½½ ½ Ηκατηγορία ÁÒÔÙØËØÖÑ Ηκατηγορία ÁÒÔÙØËØÖÑείναιμιααφηρημένηκατηγορίακαιχρησιμοποιείταιγια τηνανάγνωση δεδομένων στην ÂÚαπόαρχείαεισόδουº Ωςαρχείαεισόδου μπορούμεναθεωρήσουμεαρχείαπουβρίσκονταιστονσκληρόδίσκοτουυπολογιστήήκαισυσκευέςεισόδουόπωςτοπληκτρολόγιοºοισημαντικότερεςμέθοδοι
Διαβάστε περισσότεραÅØÑØ 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 περισσότεραÌÓ ÑÝ Ñ ÐÝ Ò Ö Ò Û Ø ÓÙØ Û ÓÑ Ø ÔÖÓ Ø ÛÓÙÐ Ò Ú Ö ÓÑÔÐ Ø
ÇÆ ÌÀ Ä ËËÁ Á ÌÁÇÆ Ç ÄÇË Ä Ì ÇÍʹŠÆÁ ÇÄ Ë Ý Ì ÓÑ È ÙÐ Ä Ñ ÖØ ÖØ Ø ÓÒ ËÙ Ñ ØØ ØÓ Ø ÙÐØÝ Ó Ø Ö Ù Ø Ë ÓÓÐ Ó Î Ò Ö ÐØ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ò Ô ÖØ Ð ÙÐ ÐÐÑ ÒØ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö Ó Ç ÌÇÊ Ç ÈÀÁÄÇËÇÈÀ Ò Å Ø Ñ Ø Ù Ù
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ 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 περισσότεραΜονοδιάσ τατοιπίνακες
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ΠΙΝΑΚΕΣ ¾º½ Μονοδιάστατοιπίνακες Οιπίνακεςείναιδομέςδεδομένωνπουδιαθέτουνέναπλήθοςαπόστοιχείατουίδιου τύπουº Γιαπαράδειγμαηβαθμολογίασεέναμάθημααποθηκεύτεταισεπίνακαº Κάθεστοιχείοτουπίνακααντιπροσωπεύειτηνβαθμολογίαενόςσπουδαστήστο
Διαβάστε περισσότεραΜαθηματικά 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 περισσότεραΗυλοποίησ ητηςπαραπάνωκατηγορίαςβρίσ κεταισ τοναλγόριθμο º¾ºΗγραμμή
ÔØ Ö ΕΙΣΟΔΟΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ º½ ÉÄ Ò Ø Ηβασ ικήκατηγορίατης ÉØγιαείσ οδοδεδομένωνείναιηéä Ò Øμετηνοποία οχρήσ τηςμπορείναεισ άγεισ εμιαγραμμήένααλφαριθμητικόºστοναλγόριθμο º½παρουσ ιάζεταιηδήλωσ ηγιαένακεντρικόπαράθυρομετοοποίοοχρήσ
Διαβάστε περισσότεραÍÆÁÎ 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 περισσότεραΘεωρία Συνόλων. Ενότητα: Επιλογής επόμενα. Γιάννης Μοσχοβάκης. Τμήμα Μαθηματικών
Θεωρία Συνόλων Ενότητα: Επιλογής επόμενα Γιάννης Μοσχοβάκης Τμήμα Μαθηματικών Θεωρία Συνόλων Σημειώματα Σημειώμα ιστορικού εκδόσεων έργου Το παρόν έργο αποτελεί την έκδοση 1.1. Εχουν προηγηθεί οι κάτωθι
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμοσμένα Μαθηματικά
Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Αθήνας Εφαρμοσμένα Μαθηματικά Ενότητα 6: Συναρτήσεις πολλών Μεταβλητών Αθανάσιος Μπράτσος Τμήμα Μηχανικών Βιοϊατρικής Τεχνολογίας ΤΕ Το περιεχόμενο
Διαβάστε περισσότεραÌÁ ³¼ ËØÖ ÓÙÖ Å Ö ¾¼¼ ½º½ ½»¾½ Ò Ø ÖÑ ÒÓÐÓ Ä³ ÒØÓÒÝÑ Ö Ñ ÖÕÙ ÕÙ ÐÕÙ Ñ Ð È Ð ÆÊ˹ Æ˹ÍÒ Ú Ö Ø È Ö µ Ì Ä Æ ¹Ä ÌÌÁ ¾ Ôк ÂÙ Ù ¼¼ ¹ ¾ ½ È Ö Ü ¼ Ñ Ð Ð Ò Ù
ÌÁ³¼ ËØÖ ÓÙÖ ÅÖ ¾¼¼ ½º½ ½»¾½ Ò ØÖÑÒÓÐÓ Ä³ÒØÓÒÝÑ ÖÑÖÕÙ ÕÙÐÕÙ Ñ Ð È Ð ÆÊ˹Æ˹ÍÒÚÖ Ø ÈÖ µ ÌÄƹÄÌÌÁ ¾ Ôк ÂÙ Ù ¼¼ ¹¾½ ÈÖ Ü ¼ Ñ ÐÐÒÙ ØºÙ ÙºÖ Ä³ÓØ ØÖÚÐ Ø ÔÖÓÔÓ Ö ÕÙÐÕÙ ÖÜÓÒ ÙÖ Ð ÓÒ ÓÒØ Ð ÖÐØÓÒ ³Ò¹ ØÓÒÝÑ ØÐÐ
Διαβάστε περισσότεραΓιατηνδήλωσ ητωνδομώνχρησ ιμοποιείταιοπροσ διορισ τής ØÖÙØ όπωςσ την σ υνέχεια
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΔΟΜΕΣ º½ Απλές δομές Ηδομήχρησ ιμοποιείταισ ανσ υλλογήμεταβλητώνδιαφορετικούτύπουπροκειμένου ναπεριγράψεισ υνολικάμιαοντότηταº ΓιαπαράδειγμαηοντότηταΑΝΘΡΩΠΟΣ αποτελείταιαπόταπεδία ½º Ονομα αλφαριθμητικόµ
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγικά. 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 περισσότεραarxiv: v3 [math.ap] 25 Nov 2009
ÅÁ ÊǹÄÇ Ä Æ Ä ËÁË ÏÁÌÀ ÇÍÊÁ Ê Ä Ë Í ËÈ Ëº È ÊÌ Á ËÌ Î Æ ÈÁÄÁÈÇÎÁ Æ Æ Ì Ç ÆÇÎ Æ ÂÇ ÀÁÅ ÌÇ Ì arxiv:0804.1730v3 [math.ap] 25 Nov 2009 ØÖ Øº Ä Ø ω,ω 0 ÔÔÖÓÔÖ Ø Û Ø ÙÒØ ÓÒ Ò q [1, ]º Ï ÒØÖÓ Ù Ø Û Ú ¹ ÖÓÒØ
Διαβάστε περισσότεραΟδιαχωρισμόςτωνσχημάτωνσετρίπλευρα,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 περισσότεραΘεωρία 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