Επίλυση συµβολικών προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Επίλυση συµβολικών προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών"

Transcript

1 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 είναι ένας κατευθυνόµενος γράφος που αποτελείται από εναλλαγή επιπέδων γεγονότων (επίπεδα F i ) και ενεργειών (επίπεδα A i ). F 0 F i A i F i+1 " Όλα τα γεγονότα και ενέργειες του γράφου σχεδιασµού είναι συγκεκριµένα. Γιάννης Ρεφανίδης 77 1

2 Γράφοι σχεδιασµού (2/2) " Το επίπεδο F 0 περιλαµβάνει τα γεγονότα της αρχικής κατάστασης. " Το επίπεδο Α 0 περιλαµβάνει τις ενέργειες που είναι εκτελέσιµες στην αρχική κατάσταση. " Κάθε επίπεδο ενεργειών αντιστοιχεί σε ένα βήµα (step) ταυτόχρονης εκτέλεσης µιας ή περισσοτέρων ενεργειών. " Το επίπεδο F i περιλαµβάνει εκείνα τα γεγονότα, για τα οποία υπάρχουν ενδείξεις ότι µπορεί να είναι επιτεύξιµα ύστερα από i(ή λιγότερα) βήµατα. # Εάν ένα γεγονός δεν ανήκει στο επίπεδο F i, τότε είναι σίγουρο ότι αυτό δεν είναι επιτεύξιµο σε i βήµατα. " Το επίπεδο A i περιλαµβάνει τις συγκεκριµένες εκείνες ενέργειες, για τις οποίες υπάρχουν ενδείξεις ότι µπορεί να είναι εκτελέσιµες ύστερα από i ή λιγότερα βήµατα. # Εάν µια ενέργεια δεν ανήκει στο επίπεδο A i, τότε είναι σίγουρο ότι αυτη δεν είναι εκτελέσιµη σε i βήµατα. Γιάννης Ρεφανίδης 78 Σχέσεις αµοιβαίου αποκλεισµού (1/2) " Σε κάθε επίπεδο του γράφου σχεδιασµού ορίζεται ένα σύνολο σχέσεων αµοιβαίου αποκλεισµού µεταξύ των γεγονότων ή των ενεργειών του επιπέδου: # ύο γεγονότα του επιπέδου F i που είναι αµοιβαία αποκλειόµενα, δεν µπορεί να ισχύουν ταυτόχρονα ύστερα από i (ή λιγότερα) βήµατα. # ύο ενέργειες του επιπέδου A i που είναι αµοιβαία αποκλειόµενες, δεν µπορούν να εκτελεστούν ταυτόχρονα ύστερα από i (ή λιγότερα) βήµατα. Γιάννης Ρεφανίδης 79 2

3 Σχέσεις αµοιβαίου αποκλεισµού (2/2) " ύο ενέργειες a 1 και a 2 στο επίπεδο Α i είναι αµοιβαία αποκλειόµενες, εάν: # Υπάρχουν γεγονότα που η µία προσθέτει και η άλλη διαγράφει (αντιφατικά αποτελέσµατα - inconsistent effects), δηλαδή Add(a 1 ) Del(a 2 ) Add(a 2 ) Del(a 1 ). # Υπάρχει γεγονός που είναι προϋπόθεση της µιας και διαγράφεται από την άλλη (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 στο επίπεδο F i (ανταγωνιστικές απαιτήσεις competing needs). " ύο γεγονότα στο επίπεδο F i είναι αµοιβαία αποκλειόµενα, εάν όλες οι ενέργειες στο επίπεδο i-1 που επιτυγχάνουν αυτά τα γεγονότα είναι µεταξύ τους αµοιβαίως αποκλειόµενες (ασύµβατη υποστήριξη inconsistent support). Γιάννης Ρεφανίδης 80 Κατασκευή του γράφου σχεδιασµού " Το επίπεδο F 0 κατασκευάζεται από τα γεγονότα της αρχικής κατάστασης, χωρίς καµία σχέση αµοιβαίου αποκλεισµού µεταξύ τους. " Έστω ότι έχουµε το επίπεδο F i. Τότε: # Στο επίπεδο A i τοποθετούνται όλες εκείνες οι ενέργειες, των οποίων όλες οι προϋποθέσεις εµφανίζονται στο F i χωρίς σχέσεις αµοιβαίου αποκλεισµού. " Για κάθε γεγονός του επιπέδου F i προστίθεται στο A i µια ειδική ενέργεια, η οποία ονοµάζεται noop (no-operator), και η οποία απλά το αντιγράφει στο επίπεδο F i+1. # Υπολογίζονται οι σχέσεις αµοιβαίου αποκλεισµού µεταξύ των ενεργειών του A i. # Στο επίπεδο F i+1 τοποθετούνται όλα τα γεγονότα των λιστών προσθήκης των ενεργειών του A i. # Υπολογίζονται οι σχέσεις αµοιβαίου αποκλεισµού µεταξύ των γεγονότων του F i+1. Γιάννης Ρεφανίδης 81 3

4 Παράδειγµα Β Α Αρχική κατάσταση Α Β Τελική κατάσταση F 0 A 0 F 1 A 1 F 2 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) Γιάννης Ρεφανίδης 82 Εξαγωγή λύσης " Η προσπάθεια εξαγωγής λύσης ξεκινά µόλις σε κάποιο επίπεδο γεγονότων F i εµφανιστούν όλα τα γεγονότα των στόχων, χωρίς καµιά σχέση αµοιβαίου αποκλεισµού µεταξύ τους. " Ο αλγόριθµος εξαγωγής λύσης λειτουργεί ως εξής: # Για τα γεγονότα του επιπέδου F i προσπαθεί να βρεί ένα σύνολο µη αµοιβαίως αποκλειόµενων ενεργειών στο επίπεδο A i-1, οι οποίες να τα πετυχαίνουν. # Αναδροµικά εκτελεί την ίδια εργασία για τις προϋποθέσεις των ενεργειών που επέλεξε στο επίπεδο A i-1, µέχρι να φθάσει στο επίπεδο F 0. " Εάν δεν καταφέρει να βρει λύση, επεκτείνει το γράφο κατά ένα ακόµη επίπεδο και εκτελεί την ίδια εργασία. " Η προσπάθεια εύρεσης λύσης τερµατίζει εάν ανιχνευθούν δύο πανοµοιότυπα διαδοχικά επίπεδα γεγονότων. " Το πλάνο που παράγεται είναι γενικά µη-γραµµικό. Γιάννης Ρεφανίδης 83 4

5 Γράφοι σχεδιασµού και ευρετικές συναρτήσεις " Οι γράφοι σχεδιασµού, όταν προτάθηκαν (σύστηµα GRAPHPLAN, 1995), έδωσαν µεγάλη ώθηση στην απόδοση των παλαιοτέρων συστηµάτων σχεδιασµού ενεργειών (µε αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων ή των πλάνων), αυξάνοντάς την κατά αρκετές τάξεις µεγέθους. " Τα τελευταία χρόνια οι γράφοι σχεδιασµού χρησιµοποιήθηκαν και για την εξαγωγή ευρετικών µηχανισµών/συναρτήσεων, οι οποίες χρησιµοποιούνται από αλγορίθµους αναζήτησης στο χώρο των καταστάσεων και το χώρο των πλάνων. " Το αποτέλεσµα ήταν η υπερκέραση της απόδοσης του συστήµατος GRAPHPLAN από απλούς σχεδιαστές χώρου καταστάσεων/πλάνων κατά πολλές τάξεις µεγέθους. Γιάννης Ρεφανίδης 84 Επίλυση συµβολικών προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών Αναζήτηση στο χώρο των καταστάσεων Αναζήτηση στο χώρο των πλάνων Γράφοι σχεδιασµού! Προτασιακή λογική 5

6 Γενικά " Ένα συµβολικό πρόβληµα σχεδιασµού µπορεί να µετασχηµατιστεί σε πρόβληµα ικανοποίησης προτάσεων και στη συνέχεια να εφαρµοστούν συστηµατικοί ή στοχαστικοί αλγόριθµοι για την επίλυσή του. Πρόβληµα Κωδικοποίηση Επίλυση Αποκωδικοποίηση " Οι απλές προτάσεις του ισοδύναµου προβλήµατος είναι της µορφής f i και a j, δηλώνοντας αντίστοιχα ότι το γεγονός f ισχύει τη χρονική στιγµή i και η ενέργεια a υπάρχει στο πλάνο-λύση και εκτελείται τη χρονική στιγµή j. Γιάννης Ρεφανίδης 86 Μετασχηµατισµός (1/2) " Ο µετασχηµατισµός βασίζεται στις παρακάτω παρατηρήσεις (χρησιµοποιούµε το παραπάνω παράδειγµα µε τους δύο κύβους): # 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. Για να γράψουµε τη σχετική πρόταση κάνουµε µια υπόθεση σχετικά µε το πόσα βήµατα θα περιέχει το πλάνο λύση. Έστω ότι υποθέτουµε 2 βήµατα. " on(a,b) 2 on(b,table) 2 clear(a) 2 # Οι ενέργειες συνεπάγονται τις προϋποθέσεις τους και τα αποτελέσµατά τους. Για παράδειγµα: " move-a-from-table-to-b 1 on(a,table) 1 clear(a) 1 clear(b) 1 on(a,b) 2 clear(a) 2 on(a,table) 2 clear(b) 2 Β Α Αρχική κατάσταση Α Β Τελική κατάσταση Γιάννης Ρεφανίδης 87 6

7 Μετασχηµατισµός (2/2) " (συνέχεια...) # Ενέργειες ενός επιπέδου που είναι αµοιβαία αποκλειόµενες µεταξύ τους δεν µπορούν να εκτελεστούν ταυτόχρονα. " move-a-from-table-to-b 1 move-β-from-table-to-α 1 # 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) 2 move-b-from-table-to-a 1 (noop on(b,a)) 1 Β Α Αρχική κατάσταση Α Β Τελική κατάσταση Γιάννης Ρεφανίδης 88 Επίλυση προβληµάτων ικανοποίησης προτάσεων " Ηλύση ενός προβλήµατος ικανοποίησης προτάσεων είναι η ανάθεση µιας τιµής (αληθές ή ψευδές) σε όλες τις απλές προτάσεις που εµφανίζονται στο πρόβληµα, έτσι ώστε όλες οι προτάσεις του µετασχηµατισµένου προβλήµατος να αληθεύουν. " ύο κατηγορίες µεθόδων επίλυσης: # Συστηµατικές (αλγόριθµος DPLL) # Στοχαστικές (αλγόριθµοι GSAT, WALKSAT) Γιάννης Ρεφανίδης 89 7

8 Σχεδιασµός και εκτέλεση πλάνων στον πραγµατικό κόσµο Οι διαφάνειες αυτής της ενότητας βασίζονται στο βιβλίο Artificial Intelligence: A modern approach 2η έκδοση, των Stuart Russel και Peter Norvig.! Πόροι Ιεραρχικός σχεδιασµός Μη-αιτιοκρατικά πεδία Σχεδιασµός ενεργειών υπό συνθήκη Παρακολούθηση εκτέλεσης Συνεχής σχεδιασµός ενεργειών Ενέργειες µε διάρκεια " Στην αναπαράσταση STRIPS δεν γνωρίζουµε τη διάρκεια κάθε ενέργειας και άρα δεν µπορούµε να συλλογιστούµε για το πότε θα ξεκινήσει η εκτέλεσή της. " Σε πραγµατικά προβλήµατα ωστόσο µας ενδιαφέρει να προσδιορίσουµε ένα χρονοδιάγραµµα το οποίο να ελαχιστοποιεί το συνολικό χρόνο που απαιτείται για την ολοκλήρωση όλων των ενεργειών, ικανοποιώντας ταυτόχρονα τους περιορισµούς ως προς τους πόρους. " Ο πιο απλός τρόπος εισαγωγής του χρόνου σε ένα πρόβληµα σχεδιασµού είναι η προσθήκη ενός πεδίου διάρκειας στον ορισµό κάθε ενέργειας. " Στην απλούστερη περίπτωση το πεδίο αυτό θα έχει µια σταθερή τιµή. Γιάννης Ρεφανίδης 91 8

9 Παράδειγµα (1/2) " Έστω ένα απλοποιηµένο πρόβληµα συναρµολόγησης της µηχανής ενός αυτοκινήτου, το οποίο απαιτεί πρώτα να µπει η µηχανή, µετά οι τροχοί και τέλος να γίνει ο έλεγχος. " Έχουµε τρεις ενέργειες: # Όνοµα ενέργειας: AddEngine(e, c, d) " Προϋποθέσεις: Engine(e, c, d ), Chassis(c) " Αποτελέσµατα: EngineIn(c) " ιάρκεια: Duration(d) # Όνοµα ενέργειας: AddWheels(w, c, d) " Προϋποθέσεις: Wheels(w, c, d), Chassis(c), EngineIn(c) " Αποτελέσµατα: WheelsOn(c) " ιάρκεια: Duration(d) Γιάννης Ρεφανίδης 92 Παράδειγµα (2/2) " (συνέχεια...) # Όνοµα ενέργειας: Inspect(c) " Προϋποθέσεις: EngineIn(c), WheelsOn(c), Chassis(c) " Αποτελέσµατα: Done(c) " ιάρκεια: Duration(10min) " Αρχική κατάσταση: # Chassis(C1), Chassis(C2), Engine(E1, C1, 30min), Engine(E2, C2, 60min), Wheels(W1, C1, 30min), Wheels(W2, C2, 15min) " Στόχοι: # Done(C1), Done(C2) Γιάννης Ρεφανίδης 93 9

10 Μέθοδος του κρίσιµου µονοπατιού (1/2) " Το πρόβληµα µε τις µηχανές µπορεί να λυθεί πολύ εύκολα από έναν σχεδιαστή χώρου πλάνων. " Ορίζουµε κρίσιµο µονοπάτι σε ένα µερικώς διατεταγµένο πλάνο τη γραµµικά διατεταγµένη ακολουθία ενεργειών που έχει τη µεγαλύτερη διάρκεια. # Οι ενέργειες του κρίσιµου µονοπατιού καθορίζουν την ελάχιστη διάρκεια εκτέλεσης του πλάνου. " Για κάθε µία από τις ενέργειες που δεν ανήκουν στο κρίσιµο µονοπάτι µπορούν να οριστούν ο νωρίτερος και ο αργότερος χρόνος έναρξης εκτέλεσης (ES και LS αντίστοιχα). " Η ποσότητα LS(a)-ES(a) ονοµάζεται περιθώριο (slack) της ενέργειας a. Γιάννης Ρεφανίδης 94 Μέθοδος του κρίσιµου µονοπατιού (2/2) " Για τις ενέργειες εκείνες που δεν είναι διατεταγµένες µετά από άλλες ενέργειες ορίζουµε ES(a)=0. " Για τις ενέργειες εκείνες που δεν είναι διατεταγµένες πριν από άλλες ορίζουµε LS(a)=διάρκεια κρίσιµου µονοπατιού duration(a). " Στη συνέχεια υπολογίζουµε τα ES και LS όλων των ενεργειών από τις ακόλουθες σχέσεις: # ES(b)=max a<b [ ES(a)+duration(a) ] # LS(a)=min a<b [ LS(b)-duration(a) ] " Η πολυπλοκότητα του αλγορίθµου κρίσιµου µονοπατιού είναι Ο(Νb), όπου Ν το πλήθος των ενεργειών στο µη-γραµµικό πλάνο και b το µέσο πλήθος των σχέσεων διατάξης στις οποίες συµµετέχει κάθε ενέργεια. Γιάννης Ρεφανίδης 95 10

11 [0,15] [30,45] [60,75] [0,0] AddEngine1 30 AddWheels1 30 Inspect1 10 [85,85] Start Finish [0,0] [60,60] [75,75] Μη γραµµικό πλάνο AddEngine2 60 AddWheels2 15 Inspect2 10 Χρονοδιάγραµµα AddWheels1 AddEngine1 Inspect1 AddEngine2 Inspect2 AddWheels Γιάννης Ρεφανίδης 96 Πόροι " Ο χρόνος είναι µια ειδική περίπτωση πόρου, ο οποίος µπορεί να διαµοιράζεται µεταξύ όλων των ενεργειών ταυτόχρονα. " Στα πραγµατικά προβλήµατα υπάρχουν και άλλοι πόροι που δεν είναι διαµοιράσιµοι, " Στο παράδειγµα µε τις µηχανές, ας υποθέσουµε ότι υπάρχει ένα µόνο βαρούλκο για την ανύψωση της µηχανής, ένας σταθµός τοποθέτησης τροχών και δύο ελεγκτές. # Όλοι οι πόροι του προβλήµατος είναι επαναχρησιµοποιήσιµοι (reusable resources). " Σε αυτή την περίπτωση, ο ελάχιστος χρόνος εκτέλεσης του πλάνου γίνεται 115 λεπτά. Γιάννης Ρεφανίδης 97 11

12 Παράδειγµα " Οι ενέργειες του πλάνου έχουν οµαδοποιηθεί σε γραµµές, ανάλογα µε το ποιον πόρο χρησιµοποιούν. EngineHoists(1) AddEngine1 AddEngine2 WheelStations(1) AddWheels1 AddWheels2 Inspectors(2) Inspect1 Inspect " Ο συνολικός χρόνος εκτέλεσης θα ήταν µεγαλύτερος, εάν επιλέγαµε να τοποθετήσουµε τη µηχανή πρώτα στο δεύτερο όχηµα. Γιάννης Ρεφανίδης 98 Πολυπλοκότητα " Η ύπαρξη επαναχρησιµοποιήσιµων πόρων αυξάνει κατακόρυφα την πολυπλοκότητα εύρεσης του καλύτερου δυνατού χρονοδιαγράµµατος, το οποίο πλέον είναι NP-hard. " Χρησιµοποιούνται πλέον ευρετικές µέθοδοι. Γιάννης Ρεφανίδης 99 12

13 Σχεδιασµός και Χρονοπρογραµµατισµός " Τόσο στην πρώτη περίπτωση όπου λάβαµε υπόψη µόνο τη διάρκεια, όσο και στη δυσκολότερη µε τους πόρους, θεωρήσαµε ότι έχουµε ένα δεδοµένο µη-γραµµικό πλάνο και αποµένει να βρούµε την τοποθέτηση των ενεργειών στο χρόνο. " Υιοθετήσαµε δηλαδή το µοντέλο «πρώτα σχεδιασµός και µετά χρονοπρογραµµατισµός». " Ακόµη και αν, στη φάση του χρονοπρογραµµατισµού, βρούµε το καλύτερο χρονοδιάγραµµα, δεν µπορούµε να γνωρίζουµε εάν δεν θα βρίσκαµε ακόµη καλύτερο χρονοδιάγραµµα εάν είχαµε αρχικά βρει διαφορετικό µη-γραµµικό πλάνο. " Μια διαφορετική προσέγγιση είναι η ενοποίηση του σχεδισµού µε τον χρονοπρογραµµατισµό ενεργειών. # Ήδη υπάρχουν θετικά αποτελέσµατα σε µια τέτοια ενοποίηση µε χρήση σχεδιασµού στο χώρο των πλάνων. Γιάννης Ρεφανίδης 100 Σχεδιασµός και εκτέλεση πλάνων στον πραγµατικό κόσµο Πόροι! Ιεραρχικός σχεδιασµός Μη-αιτιοκρατικά πεδία Σχεδιασµός ενεργειών υπό συνθήκη Παρακολούθηση εκτέλεσης Συνεχής σχεδιασµός ενεργειών 13

14 Αναπαράσταση ενεργειών (1/4) " Οιεραρχικός σχεδιασµός χρησιµοποιεί γενικές περιγραφές ενεργειών/εργασιών, που µπορούν να αναλυθούν σε µερικώς διατεταγµένα πλάνα πιο συγκεκριµένων ενεργειών. " Για παράδειγµα, έστω το πρόβληµα του χτισίµατος ενός σπιτιού. " Η γενική εργασία BuildHouse µπορεί να αναλυθεί σε επιµέρους εργασίες όπως έκδοση άδειας (GetPermit), συµφωνία µε εργολάγο (HireBuilder), κτίσιµο (Construction) και πληρωµή του εργολάβου (PayBuilder). Γιάννης Ρεφανίδης 102 Αναπαράσταση ενεργειών (2/4) " Ηανάλυση της ενέργειας BuildHouse. Land Build House House decomposes to Start Land Money Get Permit Hire Builder Construction Pay Builder House Money L Finish Γιάννης Ρεφανίδης

15 Αναπαράσταση ενεργειών (3/4) " Οι επιµέρους ενέργειες του πλάνου στο οποίο αναλύεται η BuildHouse έχουν προϋποθέσεις εκτέλεσης. " Κάποιες από αυτές ικανοποιούνται από άλλες ενέργειες του πλάνου, κάποιες άλλες όµως όχι. " Οι προϋποθέσεις που δεν ικανοποιούνται από ενέργειες του πλάνου είναι εξωτερικές προϋποθέσεις της ενέργειας BuildHouse. # Στο παράδειγµα είναι οι Land και Money. " Παρόµοια, τα αποτελέσµατα των ενεργειών του πλάνου τα οποία παραµένουν και µετά την εκτέλεσή του ονοµάζονται εξωτερικά αποτελέσµατα. " Οι εξωτερικές προϋποθέσεις και τα εξωτερικά αποτελέσµατα του πλάνου µπορεί να θεωρηθούν ότι είναι οι προϋποθέσεις και τα αποτελέσµατα της γενικής ενέργειας BuildHouse. Γιάννης Ρεφανίδης 104 Αναπαράσταση ενεργειών (4/4) " Μια γενική ενέργεια, όπως η BuildHouse, µπορεί να έχει περισσότερα από ένα πλάνα µε τα οποία υλοποείται. " Κάθε ένα από τα πλάνα αυτά µπορεί να έχει διαφορετικές εξωτερικές προϋποθέσεις και αποτελέσµατα. " Σε αυτή την περίπτωση ορίζουµε ως εξωτερικές προϋποθέσεις και αποτελέσµατα της γενικής ενέργειας την τοµή των εξωτερικών προϋποθέσεων και αποτελεσµάτων αντίστοιχα όλων των πλάνων µε τα οποία µπορεί να υλοποιηθεί η γενική ενέργεια. " Ένα υποπλάνο µπορεί και αυτό να περιλαµβάνει γενικές ενέργειες. " Το σύνολο όλων των γενικών ενεργειών και των υλοποιήσεων του αποτελεί τη βιβλιοθήκη πλάνων. Γιάννης Ρεφανίδης

16 Αλγόριθµος σχεδιασµού (1/3) " Οιεραρχικός σχεδιασµός µπορεί να θεωρηθεί ως γενίκευση του σχεδιασµού ενεργειών στο χώρο των πλάνων. " Ο απλός αλγόριθµος POP επιλέγει σε κάθε επανάληψη έναν στόχο (προϋπόθεση ενέργειας) και προσπαθεί να τον ικανοποιήσει χρησιµοποιώντας/εισάγοντας άλλες ενέργειες ή από τα γεγονότα της αρχικής κατάστασης. " Ένας ιεραρχικός αλγόριθµος POP θα έχει σε κάθε επανάληψη την επιπλέον επιλογή να αντικαταστήσει µια γενική ενέργεια µε ένα πλάνο που την υλοποιεί. # Σε αυτή την περίπτωση θα πρέπει να διαγραφούν οι σχέσεις διάταξης και οι αιτιολογικοί σύνδεσµοι που αφορούν την γενική ενέργεια που αντικαταστάσθηκε και να δηµιουργηθούν νέες σχέσεις διάταξης και αιτιολογικοί σύνδεσµοι για τις νέες ενέργειες. Γιάννης Ρεφανίδης 106 Αλγόριθµος σχεδιασµού (2/3) " Παράδειγµα αντικατάστασης γενικής ενέργειας από πλάνο. Start Money Buy Land Land Build House House Finish Start Money Buy Land Land Get Permit Hire Builder Construction Pay Builder Money House Finish GoodCredit Get Loan Γιάννης Ρεφανίδης

17 Αλγόριθµος σχεδιασµού (3/3) " Κατά την αντικατάσταση µιας γενικής ενέργειας από ένα υποπλάνο, είναι δυνατόν κάποιες από τις ενέργειες του υποπλάνου να υπάρχουν ήδη στο τρέχον πλάνο. Σε αυτή την περίπτωση καλό είναι να εξετάζεται µήπως δεν είναι απαραίτητο να εισαχθούν για δεύτερη φορά. " Υπάρχει επίσης περίπτωση ένα πρόβληµα που υπάρχει σε ένα «γενικό» πλάνο, όπως π.χ. απειλές, να λυθεί όταν οι γενικές ενέργειες αντικατασταθούν από ειδικότερα πλάνα. " Αυτό έχει ως αποτέλεσµα γενικά πλάνα τα οποία είναι ασυνεπή (δεν υπάρχει κανείς τρόπος να επιλυθούν οι απειλές) να διορθώνονται όταν οι γενικές ενέργειες αντικατασταθούν από ειδικότερες. # Το πρόβληµα οφείλεται στο γεγονός ότι οι προϋποθέσεις και τα αποτελέσµατα των γενικών ενεργειών εµφανίζονται σαν να ισχύουν καθόλη τη διάρκεια εκτέλεσής τους, κάτι που δεν συµβαίνει απαραίτητα στα πλάνα που τις υλοποιούν. Γιάννης Ρεφανίδης 108 Παρατηρήσεις " Οιεραρχικός σχεδιασµός ενεργειών µπορεί να αυξήσει κατά πολύ την αποτελεσµατικότητα/απόδοση των συστηµάτων σχεδιασµού. " Απδεικνύεται ότι όσο λιγότερα αλλά µεγαλύτερα πλάνα ανά γενική ενέργεια έχουµε στη βάση πλάνων, τόσο ευκολότερη είναι η επίλυση προβληµάτων σχεδιασµού. # Ουσιαστικά τα πλάνα που υλοποιούν τις γενικές ενέργειες θυµίζουν τις γνωστές µακροεντολές. " Το πρόβληµα όµως είναι ότι στις περισσότερες περιπτώσεις δεν είναι εφικτό να περιγράψουµε τη γνώση µας για ένα πρόβληµα µε γενικές ενέργειες που αναλύονται σε µικρό αριθµό πλάνων. " Αν το επιχειρήσουµε καταλήγουµε συνήθως σε τεράστιους αριθµούς γενικών ενεργειών. Γιάννης Ρεφανίδης

18 Σχεδιασµός και εκτέλεση πλάνων στον πραγµατικό κόσµο Πόροι Ιεραρχικός σχεδιασµός! Μη-αιτιοκρατικά πεδία Σχεδιασµός ενεργειών υπό συνθήκη Παρακολούθηση εκτέλεσης και επανασχεδιασµός Συνεχής σχεδιασµός ενεργειών Μη αιτιοκρατικά πεδία σχεδιασµού " Στον κλασικό σχεδιασµό ο κόσµος θεώρείται πλήρως παρατηρήσιµος, στατικός και αιτιοκρατικός. # Ο πράκτορας σχεδιασµού µπορεί πρώτα να κατασκευάσει το πλάνο και στη συνέχεια να το εκτελέσει µε κλειστά µάτια. " Ωστόσο στην πραγµατικότητα η γνώση µας για τον κόσµο είναι πάντα ατελής και εσφαλµένη. " Τέσσερις προσεγγίσεις αντιµετώπισης της µη-αιτιοκρατίας: # Σύµµορφος σχεδιασµός ενεργειών # Σχεδιασµός ενεργειών υπό συνθήκη # Παρακολούθηση εκτέλεσης και επανασχεδιασµός # Συνεχής σχεδιασµός Γιάννης Ρεφανίδης

19 Παράδειγµα " Έστω ότι έχουµε δύο κουτιά µπογιάς, ένα κόκκινο και ένα µπλε, ένα τραπέζι και µια καρέκλα και στόχος µας είναι το τραπέζι και η καρέκλα να απόκτήσουν το ίδιο χρώµα. " Θεωρούµε ότι ο πράκτορας σχεδιασµού δεν γνωρίζει το αρχικό χρώµα του τραπεζιού και της καρέκλας, ωστόσο έχει τη δυνατότητα να προσθέσει στο πλάνο αισθητήριες ενέργειες (sensing actions) για να ανιχνεύει τα χρώµατα. " Ένας πράκτορας κλασικού σχεδιασµού ενεργειών δεν θα µπορούσε να λύσει αυτό το πρόβληµα. Γιάννης Ρεφανίδης 112 Σύµµορφος σχεδιασµός ενεργειών " Οσύµµορφος σχεδιασµός ενεργειών (conformant planning) ή σχεδιασµός χωρίς αισθητήρες (sensorless planning) προσπαθεί να λύσει προβλήµατα σχεδιασµού ενεργειών χωρίς να χρησιµοποιήσει αισθητήριες ενέργειες. " Η λογική του βασίζεται στον εξαναγκασµό (coercion), δηλαδή στην εκτέλεση ενεργειών που εξαναγκάζουν το περιβάλλον να µεταβεί σε συγκεκριµένες καταστάσεις. " Στο τρέχον παράδειγµα, ένα το πλάνο που θα παρήγαγε ένας πράκτορας σύµµορφου σχεδιασµού ενεργειών θα ήταν να ανοίξει οποιοδήποτε κουτί µπογιά και να βάψει µε αυτό και τα δύο έπιπλα. " ΠΡΟΣΟΧΗ: Ο εξαναγκασµός δεν είναι πάντα εφικτός. Γιάννης Ρεφανίδης

20 Σχεδιασµός ενεργειών υπό συνθήκη " Ένας πράκτορας σχεδιασµού ενεργειών υπό συνθήκη θα παρήγαγε ένα πλάνο µε διακλαδώσεις. " Κάθε διακλάδωση δηµιουργείται από τα εναλλακτικά αποτελέσµατα µιας αισθητήριας ενέργειας. " Στο παράδειγµα µε τα έπιπλα: # Αρχικά αισθάνεται το χρώµα των επίπλων. Εάν είναι το ίδιο, σταµατά. # Αλλιώς αισθάνεται τα χρώµατα των κουτιών µε τις µπογιές. Εάν βρει ένα κουτί µε χρώµα ίδιο µε ένα έπιπλο, βάφει και το άλλο έπιπλο µε αυτό το χρώµα. # Εάν δεν βρει κουτί µε το ίδιο χρώµα, επιλέγει ένα χρώµα στην τύχη και βάφει και τα δύο έπιπλα µε αυτό το χρώµα. Γιάννης Ρεφανίδης 114 Αναπαράσταση ελλειπούς γνώσης (1/2) " Ηελλειπής γνώση µπορεί να προέρχεται είτε από άγνοια της αρχικής κατάστασης του κόσµου, είτε από µη-αιτιοκρατία στα αποτελέσµατα των ενεργειών. " Η άγνοια της κατάστασης του κόσµου συνήθως παριστάνεται µε καταστάσεις πεποίθησης (belief states). " Μια κατάσταση πεποίθησης είναι το σύνολο εκείνων των καταστάσεων που είναι συµβατές µε τη γνώση µας για τον κόσµο. Γιάννης Ρεφανίδης

21 Αναπαράσταση ελλειπούς γνώσης (2/2) " Υπάρχουν δύο τρόποι περιγραφής καταστάσεων πεποίθησης: # Απαρίθµηση των συγκεκριµένων καταστάσεων που τις αποτελούν. Αν υποθέσουµε ότι µια κατάσταση καθορίζεται από n προτάσεις, κάθε µία από τις οποίες είναι αληθής ή ψευδής, υπάρχουν 2 n διαφορετικές καταστάσεις και άρα 2 2n διαφορετικές καταστάσεις πεποίθησης. " Τα δυαδικά διαγράµµατα απόφασης (Binary decision diagrams, BDDs) είναι ο πιο γνωστός και αποδοτικός τρόπος αναπαράστασης συνόλων καταστάσεων. # Προτάσεις γνώσης, δηλαδή προτάσεις της µορφής: " Knows(Color(Table, Blue)) : Γνωρίζουµε ότι το χρώµα του τραπεζιού είναι µπλε. " Knows( Color(Chair, Red)) : Γνωρίζουµε ότι το χρώµα της καρέκλας δεν είναι κόκκινο. # Οι προτάσεις γνώσης δεν είναι ικανές να περιγράψουν όλες τις καταστάσεις πεποίθησης. Ωστόσο είναι πιο απλές στο χειρισµό τους και θα τις χρησιµοποιήσουµε στις διαφάνειες που ακολουθούν. Γιάννης Ρεφανίδης 116 Αναπαράσταση αιτιοκρατικών ενεργειών " Έστω ότι η ενέργεια Paint_table(c), η οποία βάφει το τραπέζι µε το χρώµα c, είναι αιτιοκρατική, δηλαδή το βάψιµο πάντα επιτυγχάνει. # Ενέργεια: Paint_table(c) # Προϋποθέσεις: { HaveCan(c) } # Αποτελέσµατα: { Knows(Color(Table,c)) v when Color(c1) v c1 c : Knows( Color(Table,c1)) } " Θεωρούµε ότι η προσθήκη µιας πρότασης της µορφής Knows(P) διαγράφει αυτόµατα την πρόταση Knows( P), εφόσον τέτοια υπήρχε. " Βλέπουµε ότι η ενέργεια λειτουργεί και επιδρά στις προτάσεις γνώσης. # Οι προϋποθέσεις των ενεργειών δεν χρειάζεται να γράφονται ως προτάσεις γνώσης, µιας και ούτως ή άλλως ο πράκτορας θα εξετάσει την αλήθεια τους στις προτάσεις γνώσης. Γιάννης Ρεφανίδης

22 Αναπαράσταση µη-αιτιοκρατικών ενεργειών " Ας υποθέσουµε ότι η ενέργεια που βάφει το τραπέζι δεν έχει δεδοµένη επιτυχία. # Υπάρχει δηλαδή περίπτωση ένα µέρος του τραπεζιού να µην βαφεί, οπότε θεωρούµε ότι το τραπέζι δεν έχει κανένα χρώµα. " Η µη-αιτιοκρατία στα αποτελέσµατα των ενεργειών µπορεί να αναπαρασταθεί µε διάζευξη: # Ενέργεια: Paint_table(c) # Λίστα προϋποθέσεων: { HaveCan(c) } # Αποτελέσµατα: { Knows(Color(Table,c)) w Knows( Color(Table,c)) } " Παραπάνω θεωρήσαµε ότιοπράκτοραςµπορεί και αισθάνεται το χρώµα του τραπεζιού µετά το βάψιµο. Εάν δεν συνέβαινε αυτό, η λίστα προσθήκης θα ήταν κενή. Γιάννης Ρεφανίδης 118 Αναπαράσταση αισθητηρίων ενεργειών " Θεωρώντας ότι η γνώση του πράκτορα περιέχει προτάσεις γνώσης, µπορούµε να µοντελοποιήσουµε τις αισθητήριες ενέργειες. " Για παράδειγµα, µια ενέργεια που αισθάνεται το χρώµα του τραπεζιού θα µπορούσε να ορισθεί ως εξής: # Ενέργεια: Sense_table_color # Προϋποθέσεις: { Knows(Color(Table,_)) } # Αποτελέσµατα: { when Color(Table, Red) : Knows(Color(Table, Red)) v Knows( Color(Table, Blue)), when Color(Table, Blue) : Knows(Color(Table, Blue)) v Knows( Color(Table, Red)) } " Η προϋπόθεση µπορεί να ερµηνευτεί ότι δεν γνωρίζουµε κανένα γεγονός της µορφής Color(Table, _). Γιάννης Ρεφανίδης

23 Αλγόριθµος αναζήτησης (1/2) " Τόσο οι µη-αιτιοκρατικές ενέργειες, όσο και οι αισθητήριες ενέργειες, δηµιουργούν εναλλακτικά ενδεχόµενα της κατάστασης/εξέλιξης του πραγµατικού κόσµου. " Ένα πλάνο επιτυγχάνει τους στόχους όταν αυτό συµβαίνει για όλα τα εναλλακτικά ενδεχόµενα. " Η µορφή του δένδρου αναζήτησης είναι ένα AND-OR δένδρο, το οποίο: # Στη ρίζα του έχει την αρχική κατάσταση πεποίθησης. # Στα επίπεδά του εναλλάσσονται κόµβοι καταστάσεων και κόµβοι ενεργειών. # Τα παιδιά κάθε κατάστασης είναι όλες οι εφαρµόσιµες ενέργειες στην κατάσταση αυτή. # Τα παιδιά µιας ενέργειας είναι όλες οι εναλλακτικές καταστάσεις που µπορούν να προκύψουν από την εφαρµογή της ενέργειας. Γιάννης Ρεφανίδης 120 Αλγόριθµος αναζήτησης (2/2) " Μια λύση στο πρόβληµα της αναζήτησης είναι ένα υποδένδρο του AND-OR δένδρου, το οποίο: # Περιλαµβάνει τη ρίζα. # Για κάθε κόµβο κατάστασης περιλαµβάνει τουλάχιστον µία ενέργειαπαιδί. # Για κάθε κόµβο ενέργειας περιλαµβάνεί όλες τις καταστάσεις παιδιά. # Όλα τα φύλλα του δένδρου είναι καταστάσεις στις οποίες ισχύουν οι στόχοι. " Μπορεί να χρησιµοποιηθεί οποιοσδήποτε αλγόριθµος αναζήτησης (κατά βάθος, κατά πλάτος, ευρετικός κλπ) για τη διάσχιση του AND- OR δένδρου. Γιάννης Ρεφανίδης

24 Παρατηρήσεις " Εκτός από µια διάσχιση του χώρου των καταστάσεων πεποίθησης προς τα εµπρός, υπάρχουν υλοποιήσεις και µε χρήση αλγορίθµων αναζήτησης στο χώρο των πλάνων, µε διάσχιση του χώρου καταστάσεων προς τα πίσω. " Σε κάθε περίπτωση, µερικά από τα κρίσιµα θέµατα είναι τα εξής: # Ανίχνευση και αντιµετώπιση κύκλων: Κύκλοι δηµιουργούνται συνήθως από αποτυχηµένες εκτελέσεις ενεργειών, οι οποίες πρέπει να ξαναεκτελεστούν. # Συγχώνευση κλαδιών. Πολλές φορές διαφορετικά µονοπάτια οδηγούν σε ταυτόσηµες καταστάσεις πεποίθησης. Οι καταστάσεις αυτές θα πρέπει να ανιχνεύουνται και να συγχωνεύονται, ώστε να µην επιλύεται το ίδιο υπο-πρόβληµα πολλές φορές. Γιάννης Ρεφανίδης 122 Παρακολούθηση εκτέλεσης και επανασχεδιασµός (1/2) " Ένας πράκτορας επανασχεδιασµού παρακολουθεί την εκτέλεση του πλάνου και ειδικότερα εάν τα αποτέλεσµατα των ενεργειών είναι τα αναµενόµενα. " Εάν δεν είναι, τροποποιεί το πλάνο, ώστε να επιτυγχάνει τους στόχους από τη νέα κατάσταση. # Για παράδειγµα, εάν το βάψιµο ενός επίπλου αφήσει κάποια περιοχή του άβαφη, ο πράκτορας επανασχεδιασµού µπορεί να αποφασίσει να ξαναβάψει το έπιπλο. " Οι πράκτορες επανασχεδιασµού έχουν την ευχέρεια να µην δηµιουργούν εξαρχής πλήρη πλάνα, αφήνονοντας κάποια ενδεχόµενα ακάλυπτα, και καλύπτοντάς τα µόνο εφόσον προκύψουν πραγµατικά. Γιάννης Ρεφανίδης

25 Παρακολούθηση εκτέλεσης και επανασχεδιασµός (2/2) " ύο εκδοχές παρακολούθησης εκτέλεσης: # Παρακολούθηση ενεργειών: Ελέγχουµε µόνο την δυνατότητα εκτέλεσης της επόµενης ενέργειας. # Παρακολούθηση πλάνου: Ελέγχουµε σε κάθε βήµα τη δυνατότητα εκτέλεσης ολόκληρου του εναποµείναντος πλάνου. " Σε µερικώς παρατηρήσιµα περιβάλλοντα, η παρακολούθηση εκτέλεσης πρέπει να γίνει µε αισθητήριες ενέργειες, γεγονός που την καθιστά δαπανηρή. " Ο επανασχεδιασµός συνήθως προσπαθεί να προσαρµόσει το υπάρχον πλάνο στις νέες συνθήκες, π.χ. βρίσκοντας ένα πλάνο επιδιόρθωσης που µας επαναφέρει σε µια από τις καταστάσεις του αρχικού πλάνου. Γιάννης Ρεφανίδης 124 Συνεχής σχεδιασµός ενεργειών (1/2) " Ένας πράκτορας συνεχούς σχεδιασµού ενεργειών λειτουργεί συνέχεια, λαµβάνοντας ανά πάσα στιγµή νέους στόχους και τροποποιώντας τα πλάνα του έτσι ώστε να επιτυγχάνουν τόσο τους παλιούς όσο και τους νέους στόχους. # Για παράδειγµα, εάν προστεθεί ο στόχος να φάµε γεύµα στο τραπέζι, θα πρέπει να αναβληθεί ο στόχος του βαψίµατος. " Ουσιαστικά συνδυάζει έναν πράκτορα σχεδιασµού ενεργειών µε έναν πράκτορα παρακολούθησης εκτέλεσης. " Ο πράκτορας µπορεί να δεχθεί στόχους ανά πάσα στιγµή. Γιάννης Ρεφανίδης

26 Συνεχής σχεδιασµός ενεργειών (2/2) " Οσυνεχής σχεδιασµός ενεργειών υλοποιείται πολύ φυσικά µε αναζήτηση στο χώρο των πλάνων. " Ο πράκτορας αναζητά συνεχώς σφάλµατα στο µερικό πλάνο και τα διορθώνει. Τα σφάλµατα µπορεί να είναι: # Ανοιχτές προϋποθέσεις. # Απειλές # Μη υποστηριζόµενοι σύνδεσµοι λόγω εξωτερικών αλλαγών στην τρέχουσα κατάσταση. # Πλεονάζουσες ενέργειες (π.χ. ύστερα από ικανοποίηση των αποτελεσµάτων τους από εξωτερικούς παράγοντες). " Αφού διορθώσει όλα τα σφάλµατα, ο πράκτορας µπορεί να αρχίσει να εκτελεί ενέργειες. Γιάννης Ρεφανίδης

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΜΣΕ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΜΣΕ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΜΣΕ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΚΑΙ ΕΥΦΥΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Τελικές εξετάσεις 24 Ιουνίου 2004 ιάρκεια: 3 ώρες ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες)

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

Σχεδιασµός Ενεργειών

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Δένδρα Αναζήτησης Πολλαπλής Διακλάδωσης

Δένδρα Αναζήτησης Πολλαπλής Διακλάδωσης Δένδρα Αναζήτησης Πολλαπλής Διακλάδωσης Δένδρα στα οποία κάθε κόμβος μπορεί να αποθηκεύει ένα ή περισσότερα κλειδιά. Κόμβος με d διακλαδώσεις : k 1 k 2 k 3 k 4 d-1 διατεταγμένα κλειδιά d διατεταγμένα παιδιά

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

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

Τεχνητή Νοημοσύνη. 8η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

Τεχνητή Νοημοσύνη. 8η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος. Τεχνητή Νοημοσύνη 8η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται στο βιβλίο Artificial Intelligence A Modern Approach των S. Russel

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Ε ανάληψη. Χρόνος και όροι. Ιεραρχία. ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη 2006. χρονοπρογραµµατισµός εργασιών. ιεραρχικά δίκτυα εργασιών

Ε ανάληψη. Χρόνος και όροι. Ιεραρχία. ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη 2006. χρονοπρογραµµατισµός εργασιών. ιεραρχικά δίκτυα εργασιών ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη Σχεδιασµός και ράση σε µη Αιτιοκρατικά Πεδία Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υ ολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης Ε ανάληψη Χρόνος και όροι χρονοπρογραµµατισµός εργασιών

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

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

Διαβάστε περισσότερα

1 Συνοπτική ϑεωρία. 1.1 Νόµοι του Προτασιακού Λογισµού. p p p. p p. ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών

1 Συνοπτική ϑεωρία. 1.1 Νόµοι του Προτασιακού Λογισµού. p p p. p p. ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-180: Λογική Εαρινό Εξάµηνο 2016 Κ. Βάρσος Πρώτο Φροντιστήριο 1 Συνοπτική ϑεωρία 1.1 Νόµοι του Προτασιακού Λογισµού 1. Νόµος ταυτότητας : 2. Νόµοι αυτοπάθειας

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

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

h/2. Άρα, n 2 h/2-1 h 2log(n+1). Πως υλοποιούµε τη LookUp()? Πολυπλοκότητα?

h/2. Άρα, n 2 h/2-1 h 2log(n+1). Πως υλοποιούµε τη LookUp()? Πολυπλοκότητα? Κόκκινα-Μαύρα ένδρα (Red-Black Trees) Ένα κόκκινο-µαύρο δένδρο είναι ένα δυαδικό δένδρο αναζήτησης στο οποίο οι κόµβοι µπορούν να χαρακτηρίζονται από ένα εκ των δύο χρωµάτων: µαύρο-κόκκινο. Το χρώµα της

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Τεχνητή Νοημοσύνη. 7η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

Τεχνητή Νοημοσύνη. 7η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος. Τεχνητή Νοημοσύνη 7η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται στο βιβλίο Artificial Intelligence A Modern Approach των S. Russel

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

Τεχνητή Νοημοσύνη. 4η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Γ. Κορίλη Αλγόριθµοι ροµολόγησης

Γ. Κορίλη Αλγόριθµοι ροµολόγησης - Γ. Κορίλη Αλγόριθµοι ροµολόγησης http://www.seas.upenn.edu/~tcom50/lectures/lecture.pdf ροµολόγηση σε ίκτυα εδοµένων Αναπαράσταση ικτύου µε Γράφο Μη Κατευθυνόµενοι Γράφοι Εκτεταµένα έντρα Κατευθυνόµενοι

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 γνώσης

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

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

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

Διαχρονικές δομές δεδομένων

Διαχρονικές δομές δεδομένων Διαχρονικές δομές δεδομένων Μια τυπική δομή δεδομένων μεταβάλλεται με πράξεις εισαγωγής ή διαγραφής Π.χ. κοκκινόμαυρο δένδρο εισαγωγή 0 18 0 5 39 73 1 46 6 80 Αποκατάσταση ισορροπίας 5 39 73 0 46 6 80

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ

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

Διαβάστε περισσότερα

3 Αναδροµή και Επαγωγή

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

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδιασµός Ενεργειών

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Πρόβληµα ικανοποίησης περιορισµών

Πρόβληµα ικανοποίησης περιορισµών Προβλήµατα ικανοποίησης περιορισµών Constraint Satisfaction Problems Πρόβληµα ικανοποίησης περιορισµών Μεταβλητές: X 1, X 2,, X n, Πεδία ορισµού: D 1, D 2, D n Περιορισµοί: C 1, C 2,, C m Ανάθεση τιµών:

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 Φεβρουαρίου 0 / ένδρα Ενα δένδρο είναι

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΘΕΜΑ 1 ο (3 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ Τελικές εξετάσεις Τρίτη 26 Ιουνίου 2007 ιάρκεια: 13:00-16:00 ίνεται ο

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

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

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

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 2: Δένδρο αναζήτησης. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 2: Δένδρο αναζήτησης. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Ενότητα 2: Δένδρο αναζήτησης 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

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη. 21η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

Τεχνητή Νοημοσύνη. 21η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος. Τεχνητή Νοημοσύνη 21η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται στα βιβλία: «Artificial Intelligence A Modern Approach» των. Russel

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

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

Αδιέξοδα (Deadlocks)

Αδιέξοδα (Deadlocks) Αδιέξοδα (Deadlocks) Περίληψη Αδιέξοδα (deadlocks) Τύποι πόρων (preemptable non preemptable) Μοντελοποίηση αδιεξόδων Στρατηγικές Στρουθοκαµηλισµός (ostrich algorithm) Ανίχνευση και αποκατάσταση (detection

Διαβάστε περισσότερα

Επιλογή και επανάληψη. Λογική έκφραση ή συνθήκη

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

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνητή Νοημοσύνη. 16η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

Τεχνητή Νοημοσύνη. 16η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος. Τεχνητή Νοημοσύνη 16η διάλεξη (2016-17) Ίων Ανδρουτσόπουλος http://www.aueb.gr/users/ion/ 1 Οι διαφάνειες αυτής της διάλεξης βασίζονται σε ύλη του βιβλίου Artificial Intelligence A Modern Approach των

Διαβάστε περισσότερα

Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Κανονικές Γλώσσες (1)

Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Κανονικές Γλώσσες (1) Θεωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Κανονικές Γλώσσες () Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής επιμέρους θέματα: Πεπερασμένα Αυτόματα (Κεφάλαιο., Sipser) Ορισμός πεπερασμένων αυτομάτων και ορισμός του

Διαβάστε περισσότερα

Ενότητα 9 Ξένα Σύνολα που υποστηρίζουν τη λειτουργία της Ένωσης (Union-Find)

Ενότητα 9 Ξένα Σύνολα που υποστηρίζουν τη λειτουργία της Ένωσης (Union-Find) Ενότητα 9 Ξένα Σύνολα που υποστηρίζουν τη (Union-Find) ΗΥ240 - Παναγιώτα Φατούρου 1 Ξένα Σύνολα που υποστηρίζουν τη λειτουργία της Ένωσης Έστω ότι S 1,, S k είναι ξένα υποσύνολα ενός συνόλου U, δηλαδή

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Δεδομένων (Εργ.) Ακ. Έτος Διδάσκων: Ευάγγελος Σπύρου. Εργαστήριο 10 Δυαδικά Δένδρα Αναζήτησης

Δομές Δεδομένων (Εργ.) Ακ. Έτος Διδάσκων: Ευάγγελος Σπύρου. Εργαστήριο 10 Δυαδικά Δένδρα Αναζήτησης ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ Δομές Δεδομένων (Εργ.) Ακ. Έτος 2017-18 Διδάσκων: Ευάγγελος Σπύρου Εργαστήριο 10 Δυαδικά Δένδρα Αναζήτησης 1. Στόχος του εργαστηρίου Στόχος του δέκατου εργαστηρίου

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

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

Αλγόριθµοι Εκτίµησης Καθυστέρησης και

Αλγόριθµοι Εκτίµησης Καθυστέρησης και Αλγόριθµοι Εκτίµησης Καθυστέρησης και Βελτιστοποίησης Εισαγωγή Το κύριο πρόβληµα στην σχεδίαση κυκλωµάτων είναι η επίτευξη της µέγιστης απόδοσης για την δεδοµένη τεχνολογία. Μεγιστοποίηση απόδοσης: (α)

Διαβάστε περισσότερα

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΘΕΜΑ ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις Παρασκευή 9 Ιανουαρίου 2007 5:00-8:00 εδοµένου ότι η

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

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

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 6: Προβλήματα ικανοποίησης περιορισμών. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 6: Προβλήματα ικανοποίησης περιορισμών. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Ενότητα 6: Προβλήματα ικανοποίησης περιορισμών Ρεφανίδης Ιωάννης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες, που υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

4.3. Γραµµικοί ταξινοµητές

4.3. Γραµµικοί ταξινοµητές Γραµµικοί ταξινοµητές Γραµµικός ταξινοµητής είναι ένα σύστηµα ταξινόµησης που χρησιµοποιεί γραµµικές διακριτικές συναρτήσεις Οι ταξινοµητές αυτοί αναπαρίστανται συχνά µε οµάδες κόµβων εντός των οποίων

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. Δοµές Δεδοµένων

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

Διαβάστε περισσότερα

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

3 η Θεµατική Ενότητα : Απλοποίηση Συναρτήσεων Boole. Επιµέλεια διαφανειών: Χρ. Καβουσιανός

3 η Θεµατική Ενότητα : Απλοποίηση Συναρτήσεων Boole. Επιµέλεια διαφανειών: Χρ. Καβουσιανός 3 η Θεµατική Ενότητα : Απλοποίηση Συναρτήσεων oole Επιµέλεια διαφανειών: Χρ. Καβουσιανός Απλοποίηση Συναρτήσεων oole Ø Η πολυπλοκότητα του κυκλώµατος που υλοποιεί µια συνάρτηση oole σχετίζεται άµεσα µε

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Δεδομένων. Ενότητα 13: B-Δέντρα/AVL-Δέντρα. Καθηγήτρια Μαρία Σατρατζέμη. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής. Δομές Δεδομένων

Δομές Δεδομένων. Ενότητα 13: B-Δέντρα/AVL-Δέντρα. Καθηγήτρια Μαρία Σατρατζέμη. Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής. Δομές Δεδομένων Ενότητα 13: B-Δέντρα/AVL-Δέντρα Καθηγήτρια Μαρία Σατρατζέμη Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες, που υπόκειται σε

Διαβάστε περισσότερα

Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος

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

Διαβάστε περισσότερα

ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΑΠΟΙΚΙΑΣ ΜΥΡΜΗΓΚΙΩΝ ANT COLONY OPTIMIZATION METHODS

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

Διαβάστε περισσότερα

Επίλυση προβληµάτων µε αναζήτηση

Επίλυση προβληµάτων µε αναζήτηση Επίλυση προβληµάτων µε αναζήτηση Πράκτορες επίλυσης προβληµάτων (1/2) ιατύπωση στόχου: Σύνολο καταστάσεων του κόσµου ιατύπωση προβλήµατος Επιλογή επιπέδου λεπτοµέρειας (αφαίρεση) 3-2 Πράκτορες επίλυσης

Διαβάστε περισσότερα

Γενικευµένη Simplex Γενικευµένη Simplex

Γενικευµένη Simplex Γενικευµένη Simplex Πρόβληµα cutting stock Λογικά µεγέθη (20 περιορισµοί, 24000 µεταβλητές) Πρόβληµα cutting stock Λογικά µεγέθη (20 περιορισµοί, 24000 µεταβλητές) Μεγάλα µεγέθη (30 περιορισµοί, 190000 µεταβλητές) Πρόβληµα

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

Εισαγωγή. Γενική Εικόνα του Μαθήµατος. Το εσωτερικό ενός Σ Β. Εισαγωγή. Εισαγωγή Σ Β Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος συστήµατος Αρχεία δεδοµένων

Εισαγωγή. Γενική Εικόνα του Μαθήµατος. Το εσωτερικό ενός Σ Β. Εισαγωγή. Εισαγωγή Σ Β Σ Β. Αρχεία ευρετηρίου Κατάλογος συστήµατος Αρχεία δεδοµένων Βάσεις εδοµένων 2003-2004 Ευαγγελία Πιτουρά 1 ΜΕΡΟΣ 1 Γενική Εικόνα του Μαθήµατος Επεξεργασία Ερωτήσεων Μοντελοποίηση (Μοντέλο Ο/Σ, Σχεσιακό, Λογικός Σχεδιασµός) Προγραµµατισµός (Σχεσιακή Άλγεβρα, SQL)

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΛ 231 Δοµές Δεδοµένων και Αλγόριθµοι 8-1

ΕΠΛ 231 Δοµές Δεδοµένων και Αλγόριθµοι 8-1 B-Δένδρα Στην ενότητα αυτή θα µελετηθούν τα εξής επιµέρους θέµατα: 2-3 Δένδρα, Υλοποίηση και πράξεις Β-δένδρα ΕΠΛ 231 Δοµές Δεδοµένων και Αλγόριθµοι 8-1 2-3 Δένδρα Γενίκευση των δυαδικών δένδρων αναζήτησης.

Διαβάστε περισσότερα

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΕΙ Δυτικής Μακεδονίας ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ 2015-2016 Τεχνητή Νοημοσύνη Επίλυση προβλημάτων με αναζήτηση Διδάσκων: Τσίπουρας Μάρκος Εκπαιδευτικό Υλικό: Τσίπουρας Μάρκος http://ai.uom.gr/aima/ 2

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

/ / 38

/ / 38 ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-37: Εφαρµοσµένες Στοχαστικές ιαδικασίες - Εαρινό Εξάµηνο 205-6 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης Φροντιστήριο 0 Επιµέλεια : Σοφία Σαββάκη Ασκηση. Ο Κώστας πηγαίνει

Διαβάστε περισσότερα

Ασκήσεις μελέτης της 8 ης διάλεξης

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

Διαβάστε περισσότερα

o AND o IF o SUMPRODUCT

o AND o IF o SUMPRODUCT Πληροφοριακά Εργαστήριο Management 1 Information Συστήματα Systems Διοίκησης ΤΕΙ Τμήμα Ελεγκτικής Ηπείρου Χρηματοοικονομικής (Παράρτημα Πρέβεζας) και Αντικείµενο: Μοντελοποίηση προβλήµατος Θέµατα που καλύπτονται:

Διαβάστε περισσότερα

Αριθµητική Ανάλυση 1 εκεµβρίου / 43

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

Διαβάστε περισσότερα

Σε αυτό το µάθηµα θα ασχοληθούµε µε τη βελτίωση της εµφάνισης ενός ιστοτόπου, αλλά και τον εύκολο χειρισµό όλων των αλλαγών στην εµφάνιση της σελίδας

Σε αυτό το µάθηµα θα ασχοληθούµε µε τη βελτίωση της εµφάνισης ενός ιστοτόπου, αλλά και τον εύκολο χειρισµό όλων των αλλαγών στην εµφάνιση της σελίδας Σε αυτό το µάθηµα θα ασχοληθούµε µε τη βελτίωση της εµφάνισης ενός ιστοτόπου, αλλά και τον εύκολο χειρισµό όλων των αλλαγών στην εµφάνιση της σελίδας µέσω της τεχνολογίας των ιαδοχικών Φύλλων Στυλ (cascading

Διαβάστε περισσότερα

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΘΕΜΑ ο 2.5 µονάδες ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 7 Ιανουαρίου 2005 ιάρκεια εξέτασης: 5:00-8:00 Έστω ότι

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΙΑ ΑΡΙΘΜΩΝ Ασκησεις - Φυλλαδιο 8

ΘΕΩΡΙΑ ΑΡΙΘΜΩΝ Ασκησεις - Φυλλαδιο 8 ΘΕΩΡΙΑ ΑΡΙΘΜΩΝ Ασκησεις - Φυλλαδιο 8 ιδασκοντες: Ν. Μαρµαρίδης - Α. Μπεληγιάννης Ιστοσελιδα Μαθηµατος : http://users.uoi.gr/abeligia/numbertheory/nt2014/nt2014.html https://sites.google.com/site/maths4edu/home/14

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

Ισορροπημένα Δένδρα. για κάθε λειτουργία; Ισορροπημένο δένδρο : Διατηρεί ύψος κάθε εισαγωγή ή διαγραφή

Ισορροπημένα Δένδρα. για κάθε λειτουργία; Ισορροπημένο δένδρο : Διατηρεί ύψος κάθε εισαγωγή ή διαγραφή Ισορροπημένα Δένδρα Μπορούμε να επιτύχουμε για κάθε λειτουργία; χρόνο εκτέλεσης Ισορροπημένο δένδρο : Διατηρεί ύψος κάθε εισαγωγή ή διαγραφή μετά από Περιστροφές x αριστερή περιστροφή από το x y α β y

Διαβάστε περισσότερα

Χαρακτηριστικά αναδροµής

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Εισαγωγή ενός νέου στοιχείου. Επιλογή i-οστoύ στοιχείου : Εύρεση στοιχείου με το i-οστό μικρότερο κλειδί

Εισαγωγή ενός νέου στοιχείου. Επιλογή i-οστoύ στοιχείου : Εύρεση στοιχείου με το i-οστό μικρότερο κλειδί Δομές Αναζήτησης Χειριζόμαστε ένα σύνολο στοιχείων κλειδί από ολικά διατεταγμένο σύνολο όπου το κάθε στοιχείο έχει ένα Θέλουμε να υποστηρίξουμε δύο βασικές λειτουργίες: Εισαγωγή ενός νέου στοιχείου με

Διαβάστε περισσότερα

Διάλεξη 14: Δέντρα IV B Δένδρα. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Διάλεξη 14: Δέντρα IV B Δένδρα. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου Διάλεξη 14: Δέντρα IV B Δένδρα Στην ενότητα αυτή θα μελετηθούν τα εξής επιμέρους θέματα: 2 3 Δένδρα, Εισαγωγή και άλλες πράξεις Άλλα Δέντρα: Β δένδρα, Β+ δέντρα, R δέντρα Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου ΕΠΛ231

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

Αριθµητική Γραµµική ΑλγεβραΚεφάλαιο 4. Αριθµητικός Υπολογισµός Ιδιοτιµών 2 Απριλίου και2015 Ιδιοδιανυσµάτων 1 / 50

Αριθµητική Γραµµική ΑλγεβραΚεφάλαιο 4. Αριθµητικός Υπολογισµός Ιδιοτιµών 2 Απριλίου και2015 Ιδιοδιανυσµάτων 1 / 50 Αριθµητική Γραµµική Αλγεβρα Κεφάλαιο 4. Αριθµητικός Υπολογισµός Ιδιοτιµών και Ιδιοδιανυσµάτων ΕΚΠΑ 2 Απριλίου 205 Αριθµητική Γραµµική ΑλγεβραΚεφάλαιο 4. Αριθµητικός Υπολογισµός Ιδιοτιµών 2 Απριλίου και205

Διαβάστε περισσότερα