Σχεδιασµός Ενεργειών

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Σχεδιασµός Ενεργειών"

Transcript

1 Σχεδιασµός Ενεργειών! Σχεδιασµός είναι η εύρεση µιας ακολουθίας ενεργειών, οι οποίες αν εφαρµοσθούν σε µια δεδοµένη αρχική κατάσταση, προκαλούν την επίτευξη προκαθορισµένων στόχων. # Μεταφορά φορτίων # Πλοήγηση # Στρατηγική # Επενδύσεις! Προβλήµατα σχεδιασµού # Υψηλή πολυπλοκότητα # Μεγάλοιχώροικαιχρόνοιαναζήτησης! Βασικά θέµατα # Αναπαράσταση των προβληµάτων # Εξελιγµένες τεχνικές αντιµετώπισης των προβληµάτων σχεδιασµού # Εκτέλεση των πλάνων και αντιµετώπιση απρόβλεπτων καταστάσεων

2 Αναπαράσταση Προβληµάτων Το Μοντέλο STRIPS! Ένα πρόβληµα σχεδιασµού ορίζεται από τρεις περιγραφές: # Η περιγραφή της αρχικής κατάστασης του κόσµου Initial. εν είναι υποχρεωτικά πλήρης. # Η περιγραφή των στόχων Goals, που πρέπει να επιτευχθούν. # Η περιγραφή των διαθέσιµων ενεργειών Actions που µπορούν να εκτελεστούν, προκειµένου να επιτευχθούν οι στόχοι! Το µοντέλο STRIPS (Stanford Research Institute Planning System) # Αδιαίρετες ενέργειες (indivisible actions) # Προκαθορισµένα αποτελέσµατα (deterministic effects) # Πλήρης γνώση (omniscience) # Υπόθεση κλειστού συστήµατος (closed world assumption) # Στατικός κόσµος (static world)

3 Αναπαράσταση Καταστάσεων! Στο µοντέλο STRIPS οι καταστάσεις ορίζονται σαν σύνολα από συγκεκριµένα γεγονότα (ή προτάσεις) που αληθεύουν. A C Α B B C # Αρχική κατάσταση: Αρχική κατάσταση Τελική κατάσταση block(a) block(b) block(c) on(a,table) on(c,a) on(b,table) clear(b) clear(c) # Τελική κατάσταση: on(b,c) on(a,b)

4 Μειονεκτήµατα της Αναπαράστασης STRIPS! Επιτρέπει την αναπαράσταση στόχων επίτευξης (goals of attainment).! εν επιτρέπει την αναπαράσταση στόχων διατήρησης (preservation goals).! εναναφέρειτοχρόνοκατάτονοποίοισχύουνταγεγονότα.! εν µπορεί να περιγράψει συνεχείς µεταβολές.! Θεωρεί πλήρη βεβαιότητα για την ισχύ των γεγονότων.! εν είναι πλήρης.

5 Αναπαράσταση Ενεργειών (1/2)! Μια ενέργεια (action) a περιγράφεται µε τρεις λίστες γεγονότων: # Λίστα προϋποθέσεων (Precondition list, Pre(a)) Τα γεγονότα που πρέπει να περιλαµβάνονται σε µια κατάσταση, ώστε η ενέργεια να είναι εφαρµόσιµη στην κατάσταση αυτή. # Λίστα προσθήκης (Add list, Add(a)) Τα γεγονότα που προσθέτει η ενέργεια στη νέα κατάσταση. # Λίστα διαγραφής (Delete list, Del(a)) Τα γεγονότα της τρέχουσας κατάστασης που δε συµπεριλαµβάνονται στη νέα. Για τη λίστα διαγραφής πρέπει να ισχύει Del(a) Pre(a). move_c_from_a_to_table Όνοµα µετακίνηση του κύβου C από τον κύβο Α στο τραπέζι Λίστα προϋποθέσεων Λίστα προσθήκης Λίστα διαγραφής block(a), block(c), clear(c), on(c,a) clear(a), on(c,table) on(c,a)

6 Αναπαράσταση Ενεργειών (2/2) Όνοµα Λίστα προϋποθέσεων Λίστα προσθήκης Λίστα διαγραφής move_x_from_y_to_table(x,y) µετακίνηση ενός κύβου Χ από τον κύβο Υ στο τραπέζι block(χ), block(υ), clear(χ), on(χ,y) clear(υ), on(χ,table) on(χ,υ)! Γιαναείναιεφαρµόσιµη µια ενέργεια a σε µια κατάσταση S πρέπει να ισχύει: # Pre(a) S! Η κατάσταση που προκύπτει µετά την εφαρµογή της ενέργειας a στην κατάσταση S ορίζεται ως: # S '=result(s,a) =S - Del(a) Add(a)! Επαγωγικά µπορεί να οριστεί η κατάσταση που προκύπτει µετά την εφαρµογή µιας ακολουθίας ενεργειών a 1, a 2,..., a N σε µια κατάσταση S ως εξής: # S '=result(s, a 1, a 2,..., a N )=res( res(s, a 1, a 2,..., a N-1 ), a N ) Προϋπόθεση: Κάθε ενέργεια a i είναι εφαρµόσιµη στην κατάσταση result(s, a 1, a 2,..., a i-1 ), για κάθε i=1, 2,..., N

7 Αναπαράσταση πλάνων ιαγραµµατική αναπαράσταση (1/2)! ιαγραµµατική αναπαράσταση ενέργειας move_block_to_table(c, a) block(c) block(a) on(c,a) clear(c) - on(c,a) + on(c,table)! ιαγραµµατική αναπαράσταση πλάνου µε δίκτυοενεργειών move_c_from_a_to_table block(c) block(a) on(c,a) clear(c) - on(c,a) + on(c,table) + clear(a) move_b_from_table_to_c block(b) block(c) on(table,b) clear(b) clear(c) - on(table,b) - clear(c) + on(b,c) move_a_from_table_to_b block(a) block(b) on(table,a) clear(a) clear(b) - on(table,a) -clear(b) + on(a,b)

8 Αναπαράσταση πλάνων ιαγραµµατική αναπαράσταση (2/2)! ιαγραµµατική αναπαράσταση πλάνου µε ραβδόγραµµα Χρόνος σε ώρες load_truck(truck1, package1, center1) move_truck(truck1, center1, airport1, city1) unload_truck(truck1, package1, airport1) fly_airplane(plane1, airport2, airport1)! Γραµµικό πλάνο (linear plan) είναι αυτό στο οποίο υπάρχει αυστηρή διαδοχή των ενεργειών.! Μη-γραµµικό πλάνο (non-linear plan) είναι αυτό στο οποίο δεν υπάρχει αυστηρή διαδοχή ενεργειών, αλλά υπάρχει η δυνατότητα δύο ενέργειες να εκτελούνται παράλληλα, µε µερική ή ολική χρονική αλληλοεπικάλυψη.

9 Σχεδιασµός µε Αναζήτηση στο Χώρο των Καταστάσεων! υνατότητα άµεσης εφαρµογής όλων των γνωστών αλγορίθµων τυφλής αλλά και ευριστικής αναζήτησης. B C Α Α B C B C Α C B A B Α C C B Α B C A Α C B C B Α C Α B C Α B B Α C C A B

10 Κατεύθυνση ιάσχισης του Χώρου των Καταστάσεων! Ορθή διάσχιση (progression) # Η αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων πραγµατοποιείται ξεκινώντας από την αρχική κατάσταση και προχωρώντας προς µια τελική.! Ανάστροφη διάσχιση (regression) # Η διάσχιση γίνεται από τους στόχους προς την αρχική κατάσταση. # Τεχνική ανάλυσης των µέσων και των στόχων (means-ends analysis): Επικεντρώνεται στην εύρεση εκείνων των ενεργειών (µέσων) που επιτυγχάνουν τους στόχους.

11 Ανάστροφη ιάσχιση! Επιλέγεται µια ενέργεια, έστω a, τέτοια ώστε κανένα από τα γεγονότα που αυτή διαγράφει να µην εµφανίζεται στην τελική κατάσταση, ενώ πρέπει να εµφανίζεται τουλάχιστον ένα από τα γεγονότα που αυτή προσθέτει. # Del(a) Goals= και Add(a) Goals! Ύστερα από την εφαρµογή της ενέργειας, το σύνολο των στόχων αναθεωρείται σε ένα νέο σύνολο, το οποίο ισούται µε: # Goals' = Pre(a) Goals - Add(a)! Η διαδικασία εφαρµόζεται επαναληπτικά στο νέο σύνολο στόχων, µέχρις ότου βρεθεί ένα σύνολο που να είναι υποσύνολο της αρχικής κατάστασης.! Ένα σύνολο στόχων είναι αδιέξοδο σε δύο περιπτώσεις: # Όταν περιέχει έστω και ένα γεγονός, γιατοοποίοδενυπάρχεικαµία ενέργεια που να το προσθέτει. # Όταν περιέχει µια οµάδα γεγονότων, τα οποία είναι ασύµβατα µεταξύ τους.

12 Σχεδιασµός µεαναζήτηση στο Χώρο των Πλάνων! Το µέτωπο αναζήτησης και το κλειστό σύνολο δεν περιέχουν καταστάσεις, αλλά ηµιτελή πλάνα, τα οποία δεν αντιστοιχούν σε συγκεκριµένες καταστάσεις.! Τα ηµιτελή πλάνα είναι σύνολα από ενέργειες, όχι απαραίτητα συγκεκριµένες και όχι απαραίτητα πλήρως διατεταγµένες στο χρόνο.! Λύση αποτελεί η εύρεση ενός πλάνου του οποίου οι ενέργειες είναι συγκεκριµένες και για τις οποίες υπάρχει µια τουλάχιστον έγκυρη και πλήρης διάταξή τους στο χρόνο.! Η αναζήτηση στο χώρο των πλάνων ξεκινά από ένα κενό πλάνο ενώ η λύση που επιστρέφεται είναι το πλάνο του τελικού κόµβου.! Αρχή της ελάχιστης δέσµευσης (least commitment principle): Οι ενέργειες δεν τοποθετούνται σε συγκεκριµένες θέσεις στο χρόνο και οι µεταβλητές τους δε δεσµεύονται σε συγκεκριµένες τιµές αντικειµένων, εφόσον δε συντρέχει λόγος για κάτι τέτοιο.

13 Αναπαράσταση Μη-Γραµµικών Πλάνων! Ένα µη-γραµµικό πλάνο µε συγκεκριµένες ενέργειες ορίζεται ως µια τριάδα, (A,O,L), όπου: # A είναι ένα σύνολο ενεργειών # O είναι ένα σύνολο περιορισµών διάταξης (ordering constraints) # L ένα σύνολο αιτιολογικών συνδέσεων (causal links)! Για παράδειγµα, εάν A={a 1, a 2, a 3 }, τότε ένα πιθανό σύνολο περιορισµών διάταξης θα ήταν το O={a 1 <a 3, a 2 <a 3 }. # Το παραπάνω σύνολο περιορισµών διάταξης είναι συµβατό µε τις πλήρεις διατάξεις a 1 <a 2 <a 3 αλλά και a 2 <a 1 <a 3.

14 Αιτιολογικές Συνδέσεις (1/2)! Ένας µη-γραµµικός σχεδιαστής πρέπει να διατηρεί πληροφορίες σχετικά µε τους λόγους για τους οποίους µια ενέργεια εισήλθε στο πλάνο, και µάλιστα σε µια συγκεκριµένη θέση.! Μια αιτιολογική σύνδεση είναι µια δοµή µε τρίαπεδία: δύο δείκτες σε ενέργειες του πλάνου, έστω a p και a c, και ένα γεγονός p. # Το γεγονός p ανήκει τόσο στη λίστα προσθήκης της ενέργειας a p, όσο και στη λίστα προϋποθέσεων της ενέργειας a c. p a. # Μια αιτιολογική σύνδεση συµβολίζεται ως p c # Η ενέργεια a p ονοµάζεται παραγωγός (producer) της σύνδεσης, ενώ η ενέργεια a c ονοµάζεται καταναλωτής (consumer) της σύνδεσης. # Το L είναι το σύνολο όλων των αιτιολογικών συνδέσεων ενός πλάνου. a

15 Αιτιολογικές Συνδέσεις (2/2)! Μια αιτιολογική σύνδεση δηλώνει ότι κατά το χρονικό διάστηµα µεταξύ της εκτέλεσης της ενέργειας a p και της ενέργειας a c, το γεγονός p αληθεύει συνεχώς. # Για κάθε αιτιολογική σύνδεση της µορφής p a p ac του συνόλου L, ο περιορισµός διάταξης a p <a c εισάγεται στο σύνολο O! ιαγραµµατική αναπαράσταση αιτιολογικής σύνδεσης a p a c +p p

16 Απειλές (Threats) (1/2) p! Έστω µια αιτιολογική σύνδεση a p ac και µια τρίτη ενέργεια a t A. Λέµε ότιη p ενέργεια a t αποτελεί απειλή για την αιτιολογική σύνδεση a p ac, εάν: # το σύνολο O {a p <a t <a c } είναι συνεπές, και # p Del(a t )! Μια απειλή αντιµετωπίζεται µε δύο τρόπους: # προβιβασµό (promotion) # υποβιβασµό (demotion)

17 Απειλές (Threats) (2/2) a p a c +p p a t -p a p a c a t +p p -p a t a p a c -p +p p

18 Μη Γραµµικά Πλάνα! Ένα µη-γραµµικό πλάνο λέγεται πλήρες (complete), όταν: # Κάθε ενέργεια που εµφανίζεται είτε σε κάποια αιτιολογική σύνδεση του συνόλου L ήσε κάποιον περιορισµό διάταξης του συνόλου O, αναφέρεται επίσης στο σύνολο των ενεργειών A. # Για κάθε ενέργεια a A και για κάθε προϋπόθεση p Pre(a), υπάρχει µια αιτιολογική p σύνδεση της µορφής b a στο σύνολο L, όπου b A. P # Αν το πλάνο περιέχει µία αιτιολογική σύνδεση b a και µια ενέργεια c που την απειλεί, στο σύνολο O υπάρχει είτε η διάταξη c<b ήηa<c.! Μία τοπολογική διάταξη (topological sort) ενός µη-γραµµικού πλάνου είναι µία γραµµική ακολουθία των ενεργειών του, τέτοια ώστε: # Η πρώτη ενέργεια στην ακολουθία είναι η START. # Η τελευταία ενέργεια στην ακολουθία είναι η FINISH. p # Για κάθε αιτιολογική σύνδεση b a, ηενέργειαb προηγείται της ενέργειας a. # Για κάθε περιορισµό διάταξηςb<a του συνόλου O, ηενέργειαb προηγείται της a.

19 Αλγόριθµος Παραγωγής Μερικώς ιατεταγµένων Πλάνων Αλγόριθµος POP( (A, O, L), Agenda) 1. Εάν Agenda=, επέστρεψε το πλάνο (A, O, L). 2. Έστω (q, a need ) ένα στοιχείο της Agenda (προφανώς ισχύει a need A και q Pre(a need )). 3. Έστω a add µια ενέργεια, τέτοια ώστε q Add(a add ). Ηενέργειααυτήµπορεί είτε να είναι µια από τις ενέργειες του συνόλου A, τέτοια ώστε να µπορεί να διαταχθεί χρονικά πριν από την a need, ήναείναιµια νέα ενέργεια. Εάν δεν υπάρχει τέτοια ενέργεια, τότε επέστρεψε αποτυχία. Θέσε L'=L {a add q a need }, O'=O {a add <a need }. Εάν η ενέργεια a add είναι µια νέα ενέργεια, τότε A'=A {a add } και O'=O {START<a add <FINISH}, ειδάλλως A'=A. 4. Θέσε Agenda'=Agenda-{ q,a need }. Εάν η ενέργεια a add ήταν µια νέα ενέργεια, τότε για κάθε q i Pre(a add ) πρόσθεσε το στοιχείο q i,a add στην Agenda'. 5. Για κάθε ενέργεια a t A', η οποία µπορεί να αποτελέσει απειλή για κάποια αιτιολογική σύνδεση a p q a c L', υπολόγισε το νέο σύνολο περιορισµών διάταξης O', επιλέγοντας µια από τις παρακάτω δύο σχέσεις, ελέγχοντας ώστε το σύνολο O' να είναι συνεπές: O'=O {a t <a p } O'=O {a c <a t } Εάν σε καµία από τις παραπάνω δύο περιπτώσεις το σύνολο O' είναι συνεπές, επέστρεψε αποτυχία. 6. POP( (A', O', L'), Agenda')

20 Παράδειγµα (1/3)! Πρόβληµα A C Α B B C Αρχική κατάσταση Τελική κατάσταση! 1 ο Βήµα START move-b-from-table-to-c END on(c,a) clear(b) clear(c) on(a,table) on(b,table) clear(b) clear(c) on(b,table) - clear(c) - on(b,table) + on(b,c) on(b,c) on(a,b)

21 Παράδειγµα (2/3)! 3 ο βήµα START on(c,a), clear(b) clear(c) on(a,table) on(b,table) move-b-from-table-to-c clear(b) clear(c) on(b,table) -clear(c) - on(b,table) +on(b,c) END on(b,c) on(a,b) move-α-from-table-to-β clear(b) clear(α) on(α table) -on(a,table) -clear(b) +on(a,b)

22 Παράδειγµα (3/3)! Τελικό πλάνο START move-c-from-a-table on(c,a) clear(c) on(a,table) clear(b) on(b,table) on(c,a) -on(c,a) clear(c) +clear(a) +on(c,table) move-α-from-table-to-β clear(a) clear(b) on(a,table) -clear(b) - on(a,table) + on(a,b) END on(a,b) on(b,c) move-b-from-table-to-c clear(c) clear(b) on(b,table) -clear(c) -on(b,table) +on(b,c)

23 Χρήση Μη-Συγκεκριµένων Ενεργειών! Κατά την επιλογή µιας ενέργειας δεσµεύονται µόνο οι µεταβλητές αυτής που είναι απαραίτητες για την ενοποίηση ενός γεγονότος που η ενέργεια παράγει µε την αντίστοιχη µη υποστηριζόµενη προϋπόθεση µιαςάλληςενέργειας.! Επιτρέπονται δύο είδη περιορισµών δέσµευσης (binding constraints): # Οι περιορισµοί κοινού προσδιορισµού (codesignation constraints) της µορφής?x=?y ή?x=c. # Οι περιορισµοί µη-κοινού προσδιορισµού (non-codesignation constraints), της µορφής?x?y ή?x c.! Τα προβλήµατα ορίζονται ως µια τετράδα συνόλων (A, O, L, B), όπου: # Το σύνολο A περιέχει σχήµατα ενεργειών # Το σύνολο B περιέχει περιορισµούς δέσµευσης.! Οι απειλές µπορούν να αντιµετωπίζονται µε την εισαγωγή στο σύνολο B κατάλληλων περιορισµών µη-κοινού προσδιορισµού.

24 Σχεδιασµός Βασισµένος σε Γράφους Γράφος σχεδιασµού (1/2)! Ο γράφος σχεδιασµού αποτελείται από αριθµηµένα επίπεδα κόµβων # Κόµβοι των γεγονότων ή προτάσεων (fact nodes ή proposition nodes), στα άρτια επίπεδα. # Κόµβοι των ενεργειών (action nodes), στα περιττά επίπεδα! Το επίπεδο µε αριθµό 0 περιλαµβάνει έναν κόµβο για κάθε γεγονός της αρχικής κατάστασης.! Επαναλαµβανόµενη εναλλαγή δύο φάσεων: # Επέκταση του γράφου (graph expansion): Επεκτείνει προοδευτικά στο χρόνο το γράφο σχεδιασµού (planning graph), µέχρις ότου είτε βρεθεί ένα πλάνο-λύση ή ικανοποιηθεί µια αναγκαία (αλλά όχι ικανή) συνθήκη για τη µη-ύπαρξη πλάνου. # Εξαγωγή λύσης (solution extraction): Αναζήτηση µε κατεύθυνση προς-τα-πίσω µέσα στο γράφο σχεδιασµού, µε σκοπότηνεύρεσηενόςπλάνου-λύσης του προβλήµατος.

25 Σχεδιασµός Βασισµένος σε Γράφους Γράφος σχεδιασµού (2/2)! Οι ακµές συνδέουν: # Τα γεγονότα ενός επιπέδου µε τις ενέργειες του επόµενου επιπέδου που τα έχουν ως προϋποθέσεις. # Τις ενέργειες ενός επιπέδου µε τα γεγονότα των λιστών προσθήκης αυτών στο επόµενο επίπεδο.! Ενέργειες διατήρησης # Συµβολίζονται µε noop (no-operator) 0 2i 2i+1 2i+2

26 Σχέσεις Αµοιβαίου Αποκλεισµού! Μια σχέση αµοιβαίου αποκλεισµού αναφέρεται πάντα σε δύο κόµβους του ίδιου επιπέδου και δηλώνει ότι αυτοί δεν µπορούν να βρίσκονται ταυτόχρονα στο ίδιο έγκυρο πλάνο. # ύο ενέργειες a 1 και a 2 στο επίπεδο i είναι αµοιβαία αποκλειόµενες, εάν: Υπάρχουν γεγονότα που εµφανίζονται στη λίστα προσθήκης της µιας και στη λίστα διαγραφής της άλλης (αντιφατικά αποτελέσµατα - inconsistent effects), δηλαδή Add(a 1 ) Del(a 2 ) Add(a 2 ) Del(a 1 ). Υπάρχει γεγονός που εµφανίζεται στη λίστα προϋποθέσεων της µιας ενέργειας και στη λίστα διαγραφής της άλλης (παρέµβαση interference), δηλαδή Pre(a 1 ) Del(a 2 ) Pre(a 2 ) Del(a 1 ). Υπάρχουν δύο γεγονότα p και q, τέτοια ώστε p Pre(a 1 ) και q Pre(a 1 ), τα οποία είναι αµοιβαία αποκλειόµενα (ανταγωνιστικές απαιτήσεις competing needs). # ύο γεγονότα στο επίπεδο i είναι αµοιβαία αποκλειόµενα, εάν όλες οι ενέργειες στο επίπεδο i-1, συµπεριλαµβανοµένων των ενεργειών noop, που επιτυγχάνουν αυτά τα γεγονότα είναι µεταξύ τους αµοιβαίως αποκλειόµενες (ασύµβατη υποστήριξη inconsistent support).

27 Παράδειγµα Β Α Αρχική κατάσταση Α Β Τελική κατάσταση clear(b) clear(b) clear(b) on(b,a) move-b-from-a-to-table on(b,a) move-b-from-table-to-a on(a,table) on(b,a) move-b-from-a-to-table on(a,table) clear(a) on(a,table) clear(a) move-a-from-table-to-b on(b,table) on(b,table) on(a,b)

28 Εξαγωγή λύσης! Ξεκινά µόλις σε κάποιο επίπεδο γεγονότων i εµφανιστούν όλα τα γεγονότα των στόχων, χωρίς καµιά σχέση αµοιβαίου αποκλεισµού µεταξύ τους. # Αναγκαία αλλά όχι ικανή συνθήκη για την ύπαρξη πλάνου.! Τα γεγονότα των στόχων πρέπει να υποστηριχθούν από µη αµοιβαία αποκλειόµενες ενέργειες του προηγούµενου επιπέδου.! Αναδροµικά, οι προϋποθέσεις των ενεργειών αυτών πρέπει να υποστηριχθούν από µη αµοιβαία αποκλειόµενες ενέργειες του προηγούµενού τους επιπέδου, µέχρι να φθάσουµε στο πρώτο επίπεδο.! Εάν δεν βρεθεί τέτοιο πλάνο, ογράφοςεπεκτείνεταικατά2 ακόµη επίπεδα και η διαδικασία επαναλαµβάνεται.! Συνθήκη τερµατισµού είναι η εύρεση δύο εντελώς ίδιων επιπέδων γεγονότων.

29 ΟΣχεδιασµός σαν Πρόβληµα Ικανοποίησης Προτάσεων Πρόβληµα Κωδικοποίηση Επίλυση Αποκωδικοποίηση! Υπόθεση σχετικά µε τοναριθµό τωνβηµάτων του πλάνου-λύσης.! Κωδικοποίηση σαν πρόβληµα ικανοποίησης προτάσεων σε µορφή σύζευξης διαζεύξεων (conjunctive normal form, CNF).! Επίλυση µε στοχαστικές ή συστηµατικές µεθόδους.! Εάν δεν βρεθεί λύση, επαναλαµβάνεται η διαδικασία για µεγαλύτερο αριθµό βηµάτων.

30 Κωδικοποίηση (1/2)! Η σύζευξη των γεγονότων της αρχικής κατάστασης πρέπει να αληθεύει. on(b,a) 0 on(a,table) 0 clear(b) 0! Η σύζευξη των γεγονότων των στόχων πρέπει επίσης να αληθεύει. on(a,b) 4 on(b,table) 4 clear(a) 4! Οι ενέργειες συνεπάγονται τις προϋποθέσεις τους και τα αποτελέσµατά τους. move-a-from-table-to-b 3 on(a,table) 2 clear(a) 2 clear(b) 2 on(a,b) 4 clear(a) 4 on(a,table) 4 clear(b) 4 # ή ισοδύναµασεµορφή CNF ( move-a-from-table-to-b 3 on(a,table) 2 ) ( move-a-from-table-to-b 3 clear(a) 2 ) ( move-a-from-table-to-b 3 clear(b) 2 ) ( move-a-from-table-to-b 3 on(a,b) 4 ) ( move-a-from-table-to-b 3 clear A) 4 ) ( move-a-from-table-to-b 3 on(a,table) 4 ) ( move-a-from-table-to-b 3 clear(b) 4 )

31 Κωδικοποίηση (2/2)! Ενέργειες ενός επιπέδου που είναι αµοιβαία αποκλειόµενες µεταξύ τους δεν µπορούν να εκτελεστούν ταυτόχρονα. move-a-from-table-to-b 3 move-β-from-table-to-α 3! Κάθε γεγονός ενός επιπέδου (εκτός του επιπέδου 0) συνεπάγεται τη διάζευξη όλων των ενεργειών του προηγούµενου επιπέδου που το επιτυγχάνουν (συµπεριλαµβανοµένων των ενεργειών διατήρησης). on(b,a) 4 move-b-from-table-to-a 3 (noop on(b,a)) 3 # ή ισοδύναµασεµορφή CNF on(b,a) 4 move-b-from-table-to-a 3 (noop on(b,a)) 3

32 Συστηµατική Επίλυση Προβληµάτων Ικανοποίησης Προτάσεων Αλγόριθµος DPLL (CNF έκφραση φ) Εάν η φ είναι κενή, επέστρεψε αληθές, αλλιώς εάν υπάρχει πρόταση στη φ που να αποτιµάται ψευδής, επέστρεψε ψευδές, αλλιώς εάν υπάρχει µια καθαρή µεταβλητή Χ στη φ, επέστρεψε DPLL(φ(Χ)), αλλιώς εάν υπάρχει µια µοναδιαία πρόταση {Χ} στη φ, επέστρεψε DPLL(φ(Χ)), αλλιώς επέλεξε µια µεταβλητή Χ που εµφανίζεται στη φ, Εάν DPLL(φ(Χ))=αληθές, επέστρεψε αληθές, αλλιώς επέστρεψε DPLL(φ( Χ)).

33 Στοχαστική Επίλυση Προβληµάτων Ικανοποίησης Προτάσεων Αλγόριθµος GSAT (CNF έκφραση φ, integer: N restarts, N flips ) Από i=1 µέχρι i=n restarts Έστω Α µια τυχαία ανάθεση τιµών σε όλες τις µεταβλητές της φ. Από j=1 µέχρι i=n flips Εάν η ανάθεση A ικανοποιεί την φ, επέστρεψε αληθές Αλλιώς Έστω X η µεταβλητή εκείνη της φ, της οποίας η αντιστροφή της τιµής δίνει το µεγαλύτερο αριθµό ικανοποιηµένων προτάσεων στην πρόταση φ (σε περίπτωση ύπαρξης πολλών τέτοιων µεταβλητών, επέλεξε µια τυχαία) Τροποποίησε την Α, αντιστρέφοντας την τιµήτηςµεταβλητής Χ. Επέστρεψε ψευδές.

34 Εκτέλεση Πλάνων! Σε περίπτωση αλλαγής του κόσµου ή αποτυχίας εκτέλεσης µιας ενέργειας, υπάρχουν τρεις δυνατότητες: # Να επαναληφθεί η δηµιουργία του πλάνου µε νέα πλέον δεδοµένα. # Να εκτελεστεί ένα εναλλακτικό πλάνο που είναι εφαρµόσιµο ή το ίδιο πλάνο από διαφορετικό σηµείο του. # Να γίνει τροποποίηση του πλάνου στα σηµεία όπου εµφανίζεται το πρόβληµα Σχεδιαστής ηµιουργία Πλάνου Αναπαράσταση του Κόσµου Πλάνο Νέα δεδοµένα Οργανα Εκτέλεσης Αισθητήρια Οργανα Πραγµατικός Κόσµος

35 Γραµµικά Πλάνα µε Ανάστροφη ιάσχιση STRIPS add R subtract R R=V2 acc=v1 acc=v1+v2 -(acc=v1) R=V2 acc=v1 acc=v1-v2 -(acc=v1) load R store R R=V acc=v acc=v R=V IS FS acc=c1 reg1=0 reg2=c2 reg3=c3 reg1=(c1-c2)+c3 IS subtract reg2 add reg3 store reg1 FS acc=c1 reg2=c2 reg3=c3 reg1=0 acc=c1 acc=c1-c2 reg2=c2 -(acc=c1) acc=c1-c2 reg3=c3 acc=(c1-c2)+c3 -(acc=c1-c2) acc=(c1-c2)+c3 reg1=(c1-c2)+c3 reg1=(c1-c2)+c3

36 Ιεραρχικός Σχεδιασµός ABSTRIPS (ABstract STRIPS)! Σε κάθε κατηγόρηµα αποδίδεται µία τιµή σηµαντικότητας (criticality value).! Ο αλγόριθµος του ABSTRIPS είναι ο ίδιος µε αυτόντουstrips, µόνον που κάθε φορά επαναλαµβάνεται για το υποπρόβληµα που προκύπτει εάν από την αρχική κατάσταση, τους στόχους και τις ενέργειες αφαιρεθούν τα γεγονότα µε σηµαντικότητα µικρότερη ενός ορίου.! Σε κάθε επίπεδο σηµαντικότητας ο ABSTRIPS δηµιουργεί ένα αφηρηµένο πλάνο (abstract plan), το οποίο χρησιµοποιείται ως σκελετός για την κατασκευή του πλάνου του αµέσως πιο λεπτοµερούς επιπέδου σηµαντικότητας.

37 Σχεδιασµός µε ΧρονικέςΣτιγµές DEVISER! Σε κάθε ενέργεια αποδίδεται και ένα χρονικό παράθυρο [EST, LST] που υποδηλώνει: # Το νωρίτερο που µπορεί να αρχίσει η ενέργεια (earliest starting time - EST). # Το αργότερο που µπορεί να αρχίσει η ενέργεια (latest starting time - LST). [EST, LST] Ενέργεια ιάρκεια: D Προϋποθέσεις Αποτελέσµατα! Για δύο ενέργειες a και b, τέτοιες ώστε η ενέργεια a να πρέπει να εκτελεστεί πριν από την ενέργεια b, οι τιµές EST και LST ανανεώνονται σύµφωνα µε τους τύπους: # EST(b) = max( EST(b), EST(a) + DUR(a) ) # LST(a) = min( LST(a), LST(b) - DUR(a) )! Σε κάθε βήµα πρέπει να τηρούνται οι εξής περιορισµοί: # EST(a) + DUR(a) EST(b) # LST(a) + DUR(a) LST(b)

38 Σχεδιασµός µε Χρονικά ιαστήµατα! Οι ενέργειες περιέχουν και τους περιορισµούς των χρονικών διαστηµάτων κάτω από τους οποίους πρέπει να ισχύουν οι προϋποθέσεις και τα αποτελέσµατά τους. # Ορισµός ενέργειας stack(x,y) stack(x,y) clear(y) clear(x) on(x,y) # Αναπαράσταση πλάνου λύσης B A C pickup(b) holding(b) putdown(b) clear(a) clear(c) clear(b) pickup(a) holding(a) putdown(a) Α B C ΑΡΧΙΚΗ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΤΕΛΙΚΗ ΚΑΤΑΣΤΑΣΗ

39 Αλληλεπίδραση ηµιουργίας και Εκτέλεσης Πλάνων IPEM (Integrated Plan Execution & Monitoring) Αισθητήρες Μνήµη Μηχανισµοί δράσης Ηµιτελές πλάνο Χρονοπρογραµ- µατιστής Κανόνες επιδιόρθωσης IF σφάλµα THEN διόρθωσε! Ο κύκλος λειτουργίας του συστήµατος IPEM είναι: # Επανέλαβε: 1) Βρεςόλατασφάλµατα του ηµιτελούς πλάνου. 2) ιάλεξε το σφάλµα µε την υψηλότερη προτεραιότητα. 3) Σύµφωνα µε τον αντίστοιχο κανόνα κάνε την επιδιόρθωση....

Σχεδιασµός Ενεργειών

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

Διαβάστε περισσότερα

Εξελιγµένες Τεχνικές Σχεδιασµού

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

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 15 Βασικές Αρχές και Τεχνικές Σχεδιασµού

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

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός Ενεργειών

Σχεδιασµός Ενεργειών Σχεδιασµός Ενεργειών! Γενικά Αναπαράσταση STRIPS Αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων Αναζήτηση στο χώρο των πλάνων ιάφορες τεχνικές Γενικά (1/2) " Σχεδιασµός ενεργειών (planning) είναι η εύρεση µιας ακολουθίας

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασμός & Χρονοπρογραμματισμός Ενεργειών

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

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός ενεργειών

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός. Planning. Το πρόβληµα τουσχεδιασµού

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

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση συµβολικών προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών

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

Διαβάστε περισσότερα

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

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

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός και δράση στον πραγµατικό κόσµο

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

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση Προβλημάτων 1

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Ικανοποίηση Περιορισμών Κατηγορία προβλημάτων στα οποία είναι γνωστές μερικές

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

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

Διαβάστε περισσότερα

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

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

Διαβάστε περισσότερα

Ατοµική ιπλωµατική Εργασία ΕΥΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΙ ΠΡΟΤΑΣΙΑΚΩΝ ΕΠΙΛΥΤΩΝ ΓΙΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΡΑΣΗΣ. Ελένη Προξένου ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ

Ατοµική ιπλωµατική Εργασία ΕΥΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΙ ΠΡΟΤΑΣΙΑΚΩΝ ΕΠΙΛΥΤΩΝ ΓΙΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΡΑΣΗΣ. Ελένη Προξένου ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Ατοµική ιπλωµατική Εργασία ΕΥΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΙ ΠΡΟΤΑΣΙΑΚΩΝ ΕΠΙΛΥΤΩΝ ΓΙΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΡΑΣΗΣ Ελένη Προξένου ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Μάιος 2012 ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

Χαράλαμπος Κοπτίδης ΠΕΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

Χαράλαμπος Κοπτίδης ΠΕΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Ατομική Διπλωματική Εργασία LAMSAT: ΕΝΟΠΟΙΗΣΗ ΕΥΡΕΤΙΚΉΣ ΚΑΙ ΠΡΟΤΑΣΙΑΚΗΣ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ ΓΙΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΔΡΑΣΗΣ Χαράλαμπος Κοπτίδης ΠΕΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΔΕΚΕΜΒΡΙΟΣ 2011 ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής - Κεφάλαιο 2

Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής - Κεφάλαιο 2 Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής - Κεφάλαιο 2 1. Ο αλγόριθμος είναι απαραίτητος μόνο για την επίλυση προβλημάτων Πληροφορικής 2. Ο αλγόριθμος αποτελείται από ένα πεπερασμένο σύνολο εντολών 3. Ο αλγόριθμος

Διαβάστε περισσότερα

Ενδεικτικές Ερωτήσεις Θεωρίας

Ενδεικτικές Ερωτήσεις Θεωρίας Ενδεικτικές Ερωτήσεις Θεωρίας Κεφάλαιο 2 1. Τι καλούμε αλγόριθμο; 2. Ποια κριτήρια πρέπει οπωσδήποτε να ικανοποιεί ένας αλγόριθμος; 3. Πώς ονομάζεται μια διαδικασία που δεν περατώνεται μετά από συγκεκριμένο

Διαβάστε περισσότερα

ΙΚΑΝΟΠΟΙΗΣΗ ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΩΝ

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

Διαβάστε περισσότερα

Θέματα Μεταγλωττιστών

Θέματα Μεταγλωττιστών Γιώργος Δημητρίου Ενότητα 3 η : Ενδιάμεση Αναπαράσταση / SSA Ενδιάμεση Αναπαράσταση (IR) Η ενδιάμεση αναπαράσταση αποθηκεύει τη συγκεντρωμένη πληροφορία από την ανάλυση ενός προγράμματος Από την ενδιάμεση

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

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

Διαβάστε περισσότερα

Αναπαράσταση Γνώσης και Συλλογιστικές

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

Διαβάστε περισσότερα

Επιµέλεια Θοδωρής Πιερράτος

Επιµέλεια Θοδωρής Πιερράτος εδοµένα οµές δεδοµένων και αλγόριθµοι Τα δεδοµένα είναι ακατέργαστα γεγονότα. Η συλλογή των ακατέργαστων δεδοµένων και ο συσχετισµός τους δίνει ως αποτέλεσµα την πληροφορία. Η µέτρηση, η κωδικοποίηση,

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

HY Λογική Διδάσκων: Δ. Πλεξουσάκης Εαρινό Εξάμηνο. Φροντιστήριο 6

HY Λογική Διδάσκων: Δ. Πλεξουσάκης Εαρινό Εξάμηνο. Φροντιστήριο 6 HY-180 - Λογική Διδάσκων: Δ. Πλεξουσάκης Εαρινό Εξάμηνο 2015-2016 Φροντιστήριο 6 Α) ΘΕΩΡΙΑ Μέθοδος Επίλυσης (Resolution) Στη μέθοδο της επίλυσης αποδεικνύουμε την ικανοποιησιμότητα ενός συνόλου προτάσεων,

Διαβάστε περισσότερα

Απλοποιεί τα γεγονότα έτσι ώστε να περιγράφει τι έχει γίνει και όχι πως έχει γίνει.

Απλοποιεί τα γεγονότα έτσι ώστε να περιγράφει τι έχει γίνει και όχι πως έχει γίνει. οµηµένες τεχνικές Ο στόχος των δοµηµένων τεχνικών είναι: Υψηλής ποιότητας προγράµµατα Εύκολη τροποποίηση προγραµµάτων Απλοποιηµένα προγράµµατα Μείωση κόστους και χρόνου ανάπτυξης. Οι βασικές αρχές τους

Διαβάστε περισσότερα

Ενότητα 3: ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ

Ενότητα 3: ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ Ενότητα 3: ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΔΕΔΟΜΕΝΑ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ -ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑ: Δεδομένα: Αναπαράσταση της Πραγματικότητας Μπορούν να γίνουν αντιληπτά με μια από τις αισθήσεις μας Πληροφορία: Προκύπτει από

Διαβάστε περισσότερα

K15 Ψηφιακή Λογική Σχεδίαση 7-8: Ανάλυση και σύνθεση συνδυαστικών λογικών κυκλωμάτων

K15 Ψηφιακή Λογική Σχεδίαση 7-8: Ανάλυση και σύνθεση συνδυαστικών λογικών κυκλωμάτων K15 Ψηφιακή Λογική Σχεδίαση 7-8: Ανάλυση και σύνθεση συνδυαστικών λογικών κυκλωμάτων Γιάννης Λιαπέρδος TEI Πελοποννήσου Σχολή Τεχνολογικών Εφαρμογών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ Η έννοια του συνδυαστικού

Διαβάστε περισσότερα

Περιγραφή Προβλημάτων

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

Διαβάστε περισσότερα

Λογικοί πράκτορες. Πράκτορες βασισµένοι στη γνώση

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ 1 ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3ο: ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΚΑΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΜΕΡΟΣ 2 ο : ΣΤΟΙΒΑ & ΟΥΡΑ ΙΣΤΟΣΕΛΙΔΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: http://eclass.sch.gr/courses/el594100/ ΣΤΟΙΒΑ 2 Μια στοίβα

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

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

Διαβάστε περισσότερα

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Τεχνητή Νοημοσύνη. Ενότητα 6: Σχεδιασμός Ενεργειών

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Τεχνητή Νοημοσύνη. Ενότητα 6: Σχεδιασμός Ενεργειών Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών Τεχνητή Νοημοσύνη Ενότητα 6: Σχεδιασμός Ενεργειών Αν. καθηγητής Στεργίου Κωνσταντίνος kstergiou@uowm.gr Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Άδειες

Διαβάστε περισσότερα

Το εσωτερικό ενός Σ Β

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

Διαβάστε περισσότερα

4.3 Ορθότητα και Πληρότητα

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

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

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

Διαβάστε περισσότερα

Ο Αλγόριθµος της Simplex

Ο Αλγόριθµος της Simplex Βήµατα Αλγορίθµου Τα ϐήµατα του αλγορίθµου συνοψίζονται σε ϐήµατα. Βήµατα Αλγορίθµου Τα ϐήµατα του αλγορίθµου συνοψίζονται σε ϐήµατα. Αρχικοποίηση : Επέλεξε έναν αντιστρέψιµο πίνακα B (m m) έτσι ώστε x

Διαβάστε περισσότερα

Ελεγχος, Αξιοπιστία και Διασφάλιση Ποιότητας Λογισµικού Πολυπλοκότητα

Ελεγχος, Αξιοπιστία και Διασφάλιση Ποιότητας Λογισµικού Πολυπλοκότητα Ελεγχος, Αξιοπιστία και Διασφάλιση Ποιότητας Λογισµικού Πολυπλοκότητα Τµήµα Διοίκησης Επιχειρήσεων Τει Δυτικής Ελλάδας Μεσολόγγι Δρ. Α. Στεφανή Διάλεξη 5 2 Εγκυροποίηση Λογισµικού Εγκυροποίηση Λογισµικού

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 9: Προτασιακή λογική. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 9: Προτασιακή λογική. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Ενότητα 9: Προτασιακή λογική Ρεφανίδης Ιωάννης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες, που υπόκειται σε άλλου τύπου

Διαβάστε περισσότερα

Παράδειγµα: Προσοµοίωση µιας ουράς FIFO Οι λειτουργίες που υποστηρίζονται από µια ουρά FIFO είναι: [enq(q,x), ack(q)] [deq(q), return(q,x)] όπου x είν

Παράδειγµα: Προσοµοίωση µιας ουράς FIFO Οι λειτουργίες που υποστηρίζονται από µια ουρά FIFO είναι: [enq(q,x), ack(q)] [deq(q), return(q,x)] όπου x είν Wait-free προσοµοιώσεις αυθαίρετων αντικειµένων Έχουµε δει ότι το πρόβληµα της οµοφωνίας δεν µπορεί να επιλυθεί µε χρήση µόνο read/write καταχωρητών. Πολλοί µοντέρνοι επεξεργαστές παρέχουν επιπρόσθετα

Διαβάστε περισσότερα

Περιεχόμενα 1 Πρωτοβάθμια Λογική Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά και Πληροφορικής Μαθηματικά Πανεπιστήμιο ΙΙ Ιωαννίνων ) / 60

Περιεχόμενα 1 Πρωτοβάθμια Λογική Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά και Πληροφορικής Μαθηματικά Πανεπιστήμιο ΙΙ Ιωαννίνων ) / 60 Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά και Πληροφορικής Μαθηματικά Πανεπιστήμιο ΙΙ Ιωαννίνων

Διαβάστε περισσότερα

2 ΟΥ και 8 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ

2 ΟΥ και 8 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ: ΜΑΡΙΑ Σ. ΖΙΩΓΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ 2 ΟΥ και 8 ΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟΥ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΔΟΜΗ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΣΩΣΤΟ ΛΑΘΟΣ Σημειώστε αν είναι

Διαβάστε περισσότερα

Μοντελοποίηση προβληµάτων

Μοντελοποίηση προβληµάτων Σχεδιασµός Αλγορίθµων Ακέραιος προγραµµατισµός Αποδοτικοί Αλγόριθµοι Μη Αποδοτικοί Αλγόριθµοι Σχεδιασµός Αλγορίθµων Ακέραιος προγραµµατισµός Αποδοτικοί Αλγόριθµοι Μη Αποδοτικοί Αλγόριθµοι Θεωρία γράφων

Διαβάστε περισσότερα

(d) 2 2 => 4 : OXI (Η προτασιακή λογική δεν περιλαμβάνει για άτομα καθαρούς αριθμούς)

(d) 2 2 => 4 : OXI (Η προτασιακή λογική δεν περιλαμβάνει για άτομα καθαρούς αριθμούς) Συμβολισμοί: Χρησιμοποιούμε για την άρνηση, για σύζευξη, για διάζευξη, => για συνεπαγωγή,

Διαβάστε περισσότερα

Λογική Δημήτρης Πλεξουσάκης Φροντιστήριο 6: Προτασιακός Λογισμός: Μέθοδος Επίλυσης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

Λογική Δημήτρης Πλεξουσάκης Φροντιστήριο 6: Προτασιακός Λογισμός: Μέθοδος Επίλυσης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Λογική Δημήτρης Πλεξουσάκης Φροντιστήριο 6: Προτασιακός Λογισμός: Μέθοδος Επίλυσης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται στην άδεια χρήσης Creative Commons και

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων Βάσεις Δεδομένων 2013-2014 Ευαγγελία Πιτουρά 1 Επεξεργασία Ερωτήσεων Θα δούμε την «πορεία» μιας SQL ερώτησης (πως εκτελείται) Ερώτηση SQL Ερώτηση ΣΒΔ Αποτέλεσμα Βάσεις

Διαβάστε περισσότερα

Ειδικά θέματα Αλγορίθμων και Δομών Δεδομένων (ΠΛΕ073) Απαντήσεις 1 ου Σετ Ασκήσεων

Ειδικά θέματα Αλγορίθμων και Δομών Δεδομένων (ΠΛΕ073) Απαντήσεις 1 ου Σετ Ασκήσεων Ειδικά θέματα Αλγορίθμων και Δομών Δεδομένων (ΠΛΕ073) Απαντήσεις 1 ου Σετ Ασκήσεων Άσκηση 1 α) Η δομή σταθμισμένης ένωσης με συμπίεση διαδρομής μπορεί να τροποποιηθεί πολύ εύκολα ώστε να υποστηρίζει τις

Διαβάστε περισσότερα

Περιεχόµενα. ΜΕΡΟΣ Α: Επίλυση Προβληµάτων... 17

Περιεχόµενα. ΜΕΡΟΣ Α: Επίλυση Προβληµάτων... 17 ΠΡΟΛΟΓΟΣ... I ΠΡΟΛΟΓΟΣ ΤΩΝ ΣΥΓΓΡΑΦΕΩΝ...III ΣΥΝΟΠΤΙΚΗ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΩΝ... IX ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... XI 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ... 1 1.1 ΤΙ ΕΙΝΑΙ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ... 1 1.1.1 Ορισµός της Νοηµοσύνης... 2 1.1.2 Ορισµός

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων (HR Κεφάλαιο 4)

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

Διαβάστε περισσότερα

2.2.5 ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥ

2.2.5 ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥ 2.2.5 ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥ ΑΝΑΠΑΡΑΣΤΑΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΥ Προκειμένου να επιτευχθεί η «ακριβής περιγραφή» ενός αλγορίθμου, χρησιμοποιείται κάποια γλώσσα που μπορεί να περιγράφει σειρές ενεργειών με τρόπο αυστηρό,

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην. Εισαγωγή Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος. συστήματος. Αρχεία δεδομένων

Εισαγωγή στην. Εισαγωγή Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος. συστήματος. Αρχεία δεδομένων Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Εισαγωγή Σ Β Σύνολο από προγράμματα για τη διαχείριση της Β Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος ΒΑΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ Αρχεία δεδομένων συστήματος Σύστημα Βάσεων εδομένων (ΣΒ ) 2 :

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων 1 Επεξεργασία Ερωτήσεων Θα δούμε την «πορεία» μιας SQL ερώτησης (πως εκτελείται) Ερώτηση SQL Ερώτηση ΣΒΔ Αποτέλεσμα 2 Βήματα Επεξεργασίας Τα βασικά βήματα στην επεξεργασία

Διαβάστε περισσότερα

Επεξεργασία Ερωτήσεων

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

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαια Εντολές επανάληψης. Τρεις εντολές επανάληψης. Επιλογή εντολής επανάληψης ΟΣΟ...ΕΠΑΝΑΛΑΒΕ. Σύνταξη στη ΓΛΩΣΣΑ

Κεφάλαια Εντολές επανάληψης. Τρεις εντολές επανάληψης. Επιλογή εντολής επανάληψης ΟΣΟ...ΕΠΑΝΑΛΑΒΕ. Σύνταξη στη ΓΛΩΣΣΑ Εντολές επανάληψης Κεφάλαια 02-08 οµές Επανάληψης Επιτρέπουν την εκτέλεση εντολών περισσότερες από µία φορά Οι επαναλήψεις ελέγχονται πάντοτε από κάποια συνθήκη η οποία καθορίζει την έξοδο από το βρόχο

Διαβάστε περισσότερα

Περιεχόμενα. Περιεχόμενα

Περιεχόμενα. Περιεχόμενα Περιεχόμενα xv Περιεχόμενα 1 Αρχές της Java... 1 1.1 Προκαταρκτικά: Κλάσεις, Τύποι και Αντικείμενα... 2 1.1.1 Βασικοί Τύποι... 5 1.1.2 Αντικείμενα... 7 1.1.3 Τύποι Enum... 14 1.2 Μέθοδοι... 15 1.3 Εκφράσεις...

Διαβάστε περισσότερα

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

Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή Τεχνητή Νοημοσύνη (ΥΠ23) 6 ο εξάμηνο Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Ουρανία Χατζή raniah@hua.gr 1 Ασάφεια (Fuzziness) Ποσοτικοποίηση της ποιοτικής πληροφορίας Οφείλεται κυρίως

Διαβάστε περισσότερα

FORTRAN και Αντικειμενοστραφής Προγραμματισμός

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

13/5/2015 ΟΥΡΕΣ ΠΡΟΤΕΡΑΙΟΤΗΤΑΣ. Δομές Δεδομένων. Ουρές Προτεραιότητας

13/5/2015 ΟΥΡΕΣ ΠΡΟΤΕΡΑΙΟΤΗΤΑΣ. Δομές Δεδομένων. Ουρές Προτεραιότητας ΟΥΡΕΣ ΠΡΟΤΕΡΑΙΟΤΗΤΑΣ Δομές Δεδομένων Τι θα δούμε Ουρές προτεραιότητας Πράξεις Διωνυμικές Ουρές Διωνυμικά Δέντρα Διωνυμικοί Σωροί Ουρές Fibonacci Αναπαράσταση Πράξεις Ανάλυση Συγκρίσεις Ουρές προτεραιότητας

Διαβάστε περισσότερα

Πληροφορική 2. Αλγόριθμοι

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

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Λογική. Δημήτρης Πλεξουσάκης

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

Διαβάστε περισσότερα

Λύσεις Σειράς Ασκήσεων 5

Λύσεις Σειράς Ασκήσεων 5 Άσκηση 1 Λύσεις Σειράς Ασκήσεων 5 Να υπολογίσετε τις ασθενέστερες προσυνθήκες έτσι ώστε οι πιο κάτω προδιαγραφές να είναι ορθές σύμφωνα (i) με την έννοια της μερικής ορθότητας και (ii) με την έννοια της

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΠΛ 23: οµές εδοµένων και Αλγόριθµοι Ενδιάµεση Εξέταση Ηµεροµηνία : ευτέρα, 3 Νοεµβρίου 2008 ιάρκεια : 2.00-4.00 ιδάσκουσα : Άννα Φιλίππου Ονοµατεπώνυµο: ΣΚΕΛΕΤΟΙ

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΙΓΝΙΑ Παιχνίδια Γενική Θεώρηση μεγιστοποιήσει την πιθανότητά

ΠΑΙΓΝΙΑ Παιχνίδια Γενική Θεώρηση μεγιστοποιήσει την πιθανότητά ΠΑΙΓΝΙΑ Παιχνίδια Γενική Θεώρηση: Έστω ότι έχουμε τους παίκτες Χ και Υ. Ο κάθε παίκτης, σε κάθε κίνηση που κάνει, προσπαθεί να μεγιστοποιήσει την πιθανότητά του να κερδίσει. Ο Χ σε κάθε κίνηση που κάνει

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση προβληµάτων. Αλγόριθµοι Αναζήτησης

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

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Δεδομένων. Καθηγήτρια Μαρία Σατρατζέμη. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής. Δομές Δεδομένων. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Δομές Δεδομένων. Καθηγήτρια Μαρία Σατρατζέμη. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής. Δομές Δεδομένων. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Ενότητα 5: Δείκτες και Δυναμική Δέσμευση- Αποδέσμευση Μνήμης στη C/ Υλοποίηση ΑΤΔ Συνδεδεμένη Λίστα με δείκτες /Ένα πακέτο για τον ΑΤΔ Συνδεδεμένη Λίστα Καθηγήτρια Μαρία Σατρατζέμη Άδειες Χρήσης Το παρόν

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Λογική Δημήτρης Πλεξουσάκης 3ο μέρος σημειώσεων: Μέθοδος της Επίλυσης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται στην άδεια

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Ανάπτυξη Εφαρμογών σε Προγραμματιστικό Περιβάλλον

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

Διαβάστε περισσότερα

n true false if t then t else t u t t b t emptylist cons t t t t λx.t u ::= head tail isempty

n true false if t then t else t u t t b t emptylist cons t t t t λx.t u ::= head tail isempty Συναρτησιακός Προγραµµατισµός 2008 Τρίτο Φύλλο Ασκήσεων - Project Το project αυτό µπορεί να γίνει από οµάδες 1-3 ατόµων και αντιστοιχεί στο 15% του ϐαθµού στο µάθηµα. Συνολικό Αθροισµα Βαθµών: 150 Προθεσµία

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Δεδομένων. Δημήτρης Μιχαήλ. Γραφήματα. Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο

Δομές Δεδομένων. Δημήτρης Μιχαήλ. Γραφήματα. Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Δομές Δεδομένων Γραφήματα Δημήτρης Μιχαήλ Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεματικής Χαροκόπειο Πανεπιστήμιο Γραφήματα Κατευθυνόμενο Γράφημα Ένα κατευθυνόμενο γράφημα G είναι ένα ζευγάρι (V, E) όπου V είναι ένα

Διαβάστε περισσότερα

Μη γράφετε στο πίσω μέρος της σελίδας

Μη γράφετε στο πίσω μέρος της σελίδας Εισαγωγή στο Σχεδιασμό & την Ανάλυση Αλγορίθμων Εξέταση Ιουνίου 2015 Σελ. 1 από 7 Στη σελίδα αυτή γράψτε μόνο τα στοιχεία σας. Γράψτε τις απαντήσεις σας στις επόμενες σελίδες, κάτω από τις αντίστοιχες

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων

Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής θέματα: Η διαδικαστική γλώσσα προγραμματισμού WHILE Τριάδες Hoare Μερική και Ολική Ορθότητα Προγραμμάτων Κανόνες Απόδειξης Μερικής

Διαβάστε περισσότερα

ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ

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

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (Ι) (εισαγωγικές έννοιες)

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

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων

Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων Ανάλυση της Ορθότητας Προγραμμάτων Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής θέματα: Η διαδικαστική γλώσσα προγραμματισμού WHILE Τριάδες Hoare Μερική και Ολική Ορθότητα Προγραμμάτων ΚανόνεςΑπόδειξηςΜερικήςΟρθότητας

Διαβάστε περισσότερα

HY Λογική Διδάσκων: Δ. Πλεξουσάκης

HY Λογική Διδάσκων: Δ. Πλεξουσάκης HY-180 - Λογική Διδάσκων: Δ. Πλεξουσάκης Πληρότητα της μεθόδου επίλυσης Λήμμα: Αν κάθε μέλος ενός συνόλου όρων περιέχει ένα αρνητικό γράμμα, τότε το σύνολο είναι ικανοποιήσιμο. Άρα για να είναι μη-ικανοποιήσιμο,

Διαβάστε περισσότερα

Ανάπτυξη συστήματος ελέγχου εγκυρότητας προβλημάτων Σχεδιασμού μέσω Υπηρεσιών Ιστού και Οπτικοποίησης Πληροφορίας

Ανάπτυξη συστήματος ελέγχου εγκυρότητας προβλημάτων Σχεδιασμού μέσω Υπηρεσιών Ιστού και Οπτικοποίησης Πληροφορίας Α Π Θ Δ Ε Μ Π Ανάπτυξη συστήματος ελέγχου εγκυρότητας προβλημάτων Σχεδιασμού μέσω Υπηρεσιών Ιστού και Οπτικοποίησης Πληροφορίας Συγγραφέας: Δημήτριος Γιουρούκης Επιβλέπων: Δημήτριος Βράκας Επίκουρος Καθηγητής

Διαβάστε περισσότερα

ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΛΟΓΙΚΗΣ

ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΛΟΓΙΚΗΣ ΧΛΤΖΙΝ ΠΥΛΟΣ ΒΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΛΟΓΙΚΗΣ 1. ύο προτάσεις που έχουν την ίδια σηµασία λέγονται ταυτόσηµες. 2. Μια αποφαντική πρόταση χαρακτηρίζεται αληθής όταν περιγράφει µια πραγµατική κατάσταση του κόσµου µας.

Διαβάστε περισσότερα

Α1. (α). ώστε τον ορισµό του προβλήµατος (Μονάδες 3)

Α1. (α). ώστε τον ορισµό του προβλήµατος (Μονάδες 3) ΜΑΘΗΜΑ / ΤΑΞΗ : ΑΕΠΠ / ΑΠΟΦΟΙΤΟΙ ΣΕΙΡΑ: 1η ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: 28/11/2011 ΘΕΜΑ Α Α1. (α). ώστε τον ορισµό του προβλήµατος (Μονάδες 3) (β). ίνεται ο παρακάτω πίνακας που στην Στήλη 1 υπάρχουν κριτήρια κατηγοριοποίησης

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ

ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ ΣΕ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΤΙΚΟ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΑ ΣΧΟΛΙΚΟΥ ΕΤΟΥΣ 2015-2016 Θέμα Α Α1. Να γράψετε στο τετράδιό σας τον αριθμό καθεμιάς από τις προτάσεις 1-4 και δίπλα τη λέξη ΣΩΣΤΟ,

Διαβάστε περισσότερα

Αλγόριθµοι Οπισθοδρόµησης

Αλγόριθµοι Οπισθοδρόµησης Αλγόριθµοι Οπισθοδρόµησης Στην ενότητα αυτή θα µελετηθούν τα εξής επιµέρους θέµατα: Η οπισθοδρόµηση στο σχεδιασµό αλγορίθµων Το πρόβληµα των σταθερών γάµων και ο αλγόριθµος των Gale-Shapley Το πρόβληµα

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρμόζονται σε προβλήματα στα οποία δεν υπάρχει πληροφορία που να επιτρέπει την αξιολόγηση των καταστάσεων του χώρου αναζήτησης.

Εφαρμόζονται σε προβλήματα στα οποία δεν υπάρχει πληροφορία που να επιτρέπει την αξιολόγηση των καταστάσεων του χώρου αναζήτησης. Ανάλογα με το αν ένας αλγόριθμος αναζήτησης χρησιμοποιεί πληροφορία σχετική με το πρόβλημα για να επιλέξει την επόμενη κατάσταση στην οποία θα μεταβεί, οι αλγόριθμοι αναζήτησης χωρίζονται σε μεγάλες κατηγορίες,

Διαβάστε περισσότερα

Τι είναι αλγόριθμος; Υποπρογράμματα (υποαλγόριθμοι) Βασικές αλγοριθμικές δομές

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

Διαβάστε περισσότερα

Πληρότητα της μεθόδου επίλυσης

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

Διαβάστε περισσότερα

Προβλήματα ταυτόχρονης εκτέλεσης (για νήματα με κοινή μνήμη)

Προβλήματα ταυτόχρονης εκτέλεσης (για νήματα με κοινή μνήμη) Προβλήματα ταυτόχρονης εκτέλεσης (για νήματα με κοινή μνήμη) ΙΙΙ 1 lalis@inf.uth.gr Ταυτόχρονη εκτέλεση Ο προγραμματιστής δεν ελέγχει (άμεσα) την εκτέλεση/εναλλαγή των νημάτων Δεν γνωρίζει πότε θα αρχίσει

Διαβάστε περισσότερα