Σχεδιασµός και δράση στον πραγµατικό κόσµο



Σχετικά έγγραφα
ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

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

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

Επίλυση συµβολικών προβληµάτων σχεδιασµού ενεργειών

Επίλυση προβληµάτων µε αναζήτηση

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Επίλυση προβλημάτων με αναζήτηση

Σχεδιασµός. Planning. Το πρόβληµα τουσχεδιασµού

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

Μοντελοποίηση προβληµάτων

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Εξελιγµένες Τεχνικές Σχεδιασµού

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

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

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

Ε ανάληψη. Ορισµοί της Τεχνητής Νοηµοσύνης (ΤΝ) Καταβολές. Ιστορική αναδροµή. Πράκτορες. Περιβάλλοντα. κριτήρια νοηµοσύνης

Ευφυείς πράκτορες. Πράκτορες και Περιβάλλοντα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΜΣΕ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ

Θεωρία Λήψης Αποφάσεων

ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη Χειμερινό Εξάμηνο

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ιαφάνειες παρουσίασης #11

Λογικοί πράκτορες. Πράκτορες βασισµένοι στη γνώση

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

Ε ανάληψη. Καταβολές. Ιστορική αναδροµή. Πράκτορες. Περιβάλλοντα. συνεισφορά άλλων επιστηµών στην ΤΝ σήµερα

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

Τεχνητή Νοημοσύνη Ι. Ενότητα 3: Επίλυση Προβλημάτων με Αναζήτηση

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι

Βιβλιογραφικές και ιστορικές σηµειώσεις Ασκήσεις Προβλήµατα Ικανοποίησης Περιορισµών

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 5: Παραδείγματα. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Κεφάλαιο 13. Αβεβαιότητα. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση. Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η. Σακελλαρίου

ΕΝΟΤΗΤΑ III ΒΑΣΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΙ ΑΝΑΛΥΣΗΣ

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

Επίλυση προβληµάτων. Αλγόριθµοι Αναζήτησης

Εισαγωγή στον Προγραµµατισµό. Διάλεξη 3 η : Επίλυση Προβληµάτων Χειµερινό Εξάµηνο 2011

ΚΕΦΑΛΑΙΟ Μηχανική Μάθηση

Ανάπτυξη & Σχεδίαση Λογισμικού (ΗΥ420)

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

Ελεγχος, Αξιοπιστία και Διασφάλιση Ποιότητας Λογισµικού Πολυπλοκότητα

Τεχνητή Νοημοσύνη. 6η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

Κεφάλαιο 3. Γραφήµατα v1.0 ( ) Χρησιµοποιήθηκε υλικό από τις αγγλικές διαφάνειες του Kevin Wayne.

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

Το εσωτερικό ενός Σ Β

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΠΡΩΤΟ ΑΠO ΤΟ ΑΙΣΘΗΤO ΣΤΟ ΝΟΗΤO

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τμήμα Πληροφορικής

Περιεχόμενα. Περιεχόμενα

Έστω συμβολοσειρά Το σύνολο FIRST περιέχει τα τερματικά σύμβολα από τα οποία αρχίζουν οι συμβολοσειρές που παράγονται από την

ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Αρχές Ανάλυσης Αλγορίθµων Κεφάλαιο 2. Ε. Μαρκάκης Επικ. Καθηγητής

Περιεχόμενα. Εισαγωγή του επιμελητή, Γιάννης Σταματίου 15 Πρόλογος 17 Εισαγωγή 23. Μέρος I. ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΚΑΙ ΑΝΑΛΛΟΙΩΤΕΣ ΣΥΝΘΗΚΕΣ

Ο Αλγόριθµος της Simplex

Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

Αυτόνομοι Πράκτορες. Εργασία εξαμήνου. Value Iteration και Q- Learning για Peg Solitaire

Απαλλακτική Εργασία Γραφικά & Εικονική Πραγματικότητα. Παπαπαύλου Χρήστος ΑΜ: 6609

Μεταγλωττιστές. Γιώργος Δημητρίου. Μάθημα 9 ο

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Εισαγωγή. Οπως είδαµε για την εκκίνηση της Simplex χρειαζόµαστε µια Αρχική Βασική Εφικτή Λύση. υϊσµός

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

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

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΣΧΟΛΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΤΜΗΜΑ ΨΗΦΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ «ΔΟΜΕΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ»

Δοµές Δεδοµένων. 2η Διάλεξη Αλγόριθµοι Ένωσης-Εύρεσης (Union-Find) Ε. Μαρκάκης. Βασίζεται στις διαφάνειες των R. Sedgewick K.

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

ΜΕΘΟΔΟΙ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΑΠΟΙΚΙΑΣ ΜΥΡΜΗΓΚΙΩΝ ANT COLONY OPTIMIZATION METHODS

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

Δοµές Δεδοµένων. 9η Διάλεξη Ταξινόµηση - Στοιχειώδεις µέθοδοι. Ε. Μαρκάκης

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

Αρχιτεκτονική Μηχανής. Αποθήκευση εδοµένων

Προγραμματισμός έργων με σύνθετες σχέσεις διαδοχής εργασιών

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

ΠΜΣ "Παραγωγή και ιαχείριση Ενέργειας" ιαχείριση Ενέργειας και ιοίκηση Έργων

Σύνθεση Data Path. ιασύνδεσης. Μονάδες. Αριθµό Μονάδων. Τύπο Μονάδων. Unit Selection Unit Binding. λειτουργιών σε. Μονάδες. Αντιστοίχιση µεταβλητών &

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Επιλογή και επανάληψη. Λογική έκφραση ή συνθήκη

ΑΕΠΠ Ερωτήσεις θεωρίας

Περιεχόµενα. Πρόλογος Εισαγωγή 21

Εισαγωγή στον Προγραµµατισµό. Ανάλυση (ή Επιστηµονικοί8 Υπολογισµοί)

Δυναμικός Κατακερματισμός. Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες

Αναζήτηση σε Γράφους. Μανόλης Κουμπαράκης. ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη 1

Αριθµητική Ανάλυση 1 εκεµβρίου / 43

Στοιχεία Αλγορίθµων και Πολυπλοκότητας

Επεξεργασία Ερωτήσεων

Ε ανάληψη. Α ληροφόρητη αναζήτηση

Αλγόριθμοι Γραφημάτων

Initialize each person to be free. while (some man is free and hasn't proposed to every woman) { Choose such a man m w = 1 st woman on m's list to

Προσφορά Τροποποιηµένος πίνακας, όπου προσφορά ίση µε τη ζήτηση µε την προσθήκη εικονικού προορισµού *

771 Η - Θεωρία Υπολογισµών και Αλγορίθµων

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Αναζήτηση. 1. Σειριακή αναζήτηση 2. Δυαδική Αναζήτηση. Εισαγωγή στην Ανάλυση Αλγορίθμων Μάγια Σατρατζέμη

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες

Κεφάλαιο 7 : Είδη, Τεχνικές, και Περιβάλλοντα Προγραµµατισµού

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

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

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

Transcript:

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 2, C2, 15)) Goal(Έτοιµο(C 1 ) Έτοιµο(C 2 )) Action(ΠροσθήκηΜηχανής(e, c), Προϋποθέσεις: Μηχανή(e, c, d ) Σασί(c) ΜηχανήΕντός(c), Επιδράσεις: ΜηχανήΕντός( c ) ιάρκεια( d )) Action(ΠροσθήκηΤροχών(w, c), Προϋποθέσεις: ΜηχανήΕντός(c) Τροχοί(w, c, d) Σασί(c), Επιδράσεις: ΤροχοίΕπί(c) ιάρκεια(d)) Action(Επιθεώρηση(c), Προϋποθέσεις: ΜηχανήΕντός(c) ΤροχοίΕπί(c) Σασί(c), Επιδράσεις: Έτοιµο(c) ιάρκεια(10)) 12-2

Χρονοδιάγραµµα 12-3 Μέθοδος κρίσιµου µονοπατιού Κρίσιµο µονοπάτι Νωρίτερος χρόνος έναρξης, ES Αργότερος χρόνος έναρξης, LS ES(Αρχή) = 0. ES(B) = max A B ES(A) + ιάρκεια(a). LS(Τέλος) = ES(Τέλος). LS(A) = min A B LS(B) - ιάρκεια(a) Εύρεση βέλτιστου χρονοδιαγράµµατος: Γραµµική πολυπλοκότητα 12-4

Ενέργειες µε διάρκεια και πόρους(1/2) 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 2, C 2, 15) Βαρούλκα(1) ΣταθµοίΤροχών(1) Επιθεωρητές(2)) Goal(Έτοιµο(C 1 ) Έτοιµο(C 2 )) Action(ΠροσθήκηΜηχανής(e, c), Προϋποθέσεις: Μηχανή(e, c, d) Σασί(c) ΜηχανήΕντός(c), Επιδράσεις: ΜηχανήΕντός(c) ιάρκεια(d), Πόροι: Βαρούλκα(1)) Action(ΠροσθήκηΤροχών(w, c), Προϋποθέσεις: ΜηχανήΕντός(c) Τροχοί(w, c, d) Σασί(c), Επιδράσεις: ΤροχοίΕπί(c) ιάρκεια(d), Πόροι: ΣταθµοίΤροχών(1)) Action(Επιθεώρηση(c), Προϋποθέσεις: ΜηχανήΕντός(c) ΤροχοίΕπί(c), Επιδράσεις: Έτοιµο(c) ιάρκεια(10), Πόροι: Επιθεωρητές(1)) 12-5 Ενέργειες µε διάρκεια και πόρους(2/2) Εύρεση βέλτιστου χρονοδιαγράµµατος: NP-δύσκολο πρόβληµα. 12-6

Σχεδιασµός µε ιεραρχικά δίκτυα εργασιών Hierarchical Task Network Planning Αποσύνθεση ενεργειών (1/2) Πρωτογενείς ενέργειες Βιβλιοθήκη πλάνων 12-8

Αποσύνθεση ενεργειών (2/2) Action(ΑγοράΓης, Προϋποθέσεις: Χρήµατα, Επιδράσεις: Γη Χρήµατα) Action(Λήψη ανείου, Προϋποθέσεις: ΚαλήΠίστη, Επιδράσεις: Χρήµατα Υποθήκη) Action(ΧτίσιµοΣπιτιού, Προϋποθέσεις: Γη, Επιδράσεις: Σπίτι) Action(ΛήψηΆδειας, Προϋποθέσεις: Γη, Επιδράσεις: Άδεια) Action(ΠρόσληψηΕργολάβου, Επιδράσεις: Συµβόλαιο) Action(Κατασκευή, Προϋποθέσεις: Άδεια Συµβόλαιο, Επιδράσεις: ΣπίτιΧτισµένο Άδεια) Action(ΠληρωµήΕργολάβου, Προϋποθέσεις: Χρήµατα ΣπίτιΧτισµένο, Επιδράσεις: Χρήµατα Σπίτι Συµβόλαιο) Decompose(ΧτίσιµοΣπιτιού, Plan(Βήµατα: {S 1 : ΛήψηΆδειας, S 2 : ΠρόσληψηΕργολάβου, S 3 : Κατασκευή, S 4 : ΠληρωµήΕργολάβου} ιατάξεις: {Αρχή S 1 S 3 S 4 Τέλος, Αρχή S 2 S 3 }, Σύνδεσµοι: {Αρχή Γη S 1, Αρχή Χ S 4, S 1 S 3, S 2 Σ S 3, S 3 S 4, S 4 Σπί Τέλος, S 4 Τέλος})) 12-9 Αλγόριθµος σχεδιασµού Βασίζεται στο σχεδιασµό µερικής διάταξης Προσοχή στους περιορισµούς διάταξης και τους αιτιολογικούς συνδέσµους. 12-10

και ένα παράδοξο 12-11 Σχεδιασµός και δράση σε µη αιτιοκρατικά πεδία Planning and acting in non-deterministic domains

Περιπτώσεις σχεδιασµού Φραγµένη / Μη φραγµένη απροσδιοριστία Είδη σχεδιασµού: Σχεδιασµός χωρίς αισθητήρες ή σύµµορφος σχεδιασµός Εξαναγκασµός Σχεδιασµός υπό συνθήκη ή σχεδιασµός µε ενδεχόµενα Αισθητήριες ενέργειες Παρακολούθηση εκτέλεσης και επανασχεδιασµός Συνεχής σχεδιασµός Παράδειγµα: Βάψιµο τραπεζιού και καρέκλας 12-13 Σχεδιασµός υπό συνθήκη Conditional Planning

Πλήρως παρατηρήσιµα περιβάλλοντα µε µε αιτιοκρατικές όµως ενέργειες. ιαζευκτικές επιδράσεις Action(Αριστερά, Προϋποθέσεις: Σε, Επιδράσεις: ΣεΑ Σε ) Επιδράσεις υπό συνθήκη Action(Αναρρόφηση, Προϋποθέσεις:, Επιδράσεις: (when ΣεΑ: ΚαθαρόΑ) (when Σε : Καθαρό )) Συνδυασµός Action(Αριστερά, Προϋποθέσεις: Σε, Επιδράσεις: ΣεΑ (ΣεΑ when ΚαθαρόΑ: ΚαθαρόΑ)) 12-15 Υπό συνθήκη πλάνα σε πλήρως παρατηρήσιµα περιβάλλοντα Υπό συνθήκη βήµατα if <έλεγχος> then πλάνο_α else πλάνο_β π.χ. if ΣεΑ ΚαθαρόΑ then εξιά else Αναρρόφηση Πλάνο-λύση: [Αριστερά, if ΣεΑ ΚαθαρόΑ Καθαρό then [] else Αναρρόφηση] Αφήνει βρωµιές όταν µετακινείται σε καθαρή θέση Αφήνει βρωµιές όταν εκτελείται αναρρόφηση σε καθαρό τετράγωνο 12-16

Κυκλικές λύσεις Πλάνα µε βρόχους [L1: Αριστερά, if Σε then L1 else if ΚαθαρόΑ then [] else Αναρρόφηση] Επιπλέον: Η µετακίνηση αριστερά δεν πετυχαίνει πάντα. 12-17 Μερικώς παρατηρήσιµα περιβάλλοντα Καταστάσεις πεποίθησης Καθώςοπράκτοραςφεύγει από ένα τετράγωνο, µπορεί να αφήνει πίσω του σκουπίδια. 12-18

Περιγραφή καταστάσεων πεποίθησης Με απαρίθµηση συνόλων Εκθετικά µεγάλες περιγραφές Περιορισµένη λογική αναπαράσταση, π.χ. µόνο σύζευξη λεκτικών Σε Καθαρό Υπόθεση ανοικτού κόσµου Προτάσεις γνώσης K(Σε ) K(Καθαρό ) Υπόθεση κλειστού κόσµου για τις προτάσεις γνώσης 12-19 Αισθητήριες ενέργειες Αυτόµατη αίσθηση Action(Αριστερά, Προϋποθέσεις: Σε, Επιδράσεις: K(ΣεΑ) K(Σε ) when Καθαρό : K(Καθαρό ) when ΚαθαρόΑ: K(ΚαθαρόΑ) when ΚαθαρόΑ: K( ΚαθαρόΑ)) Ενεργητική αίσθηση Action(ΈλεγξεΒροµιά, Επιδράσεις: when ΣεΑ ΚαθαρόΑ: K(ΚαθαρόΑ) when ΣεΑ ΚαθαρόΑ: K( ΚαθαρόΑ) when Σε Καθαρό : K(Καθαρό ) when Σε Καθαρό : K( Καθαρό )) 12-20

Παρακολούθηση εκτέλεσης και επανασχεδιασµός Execution monitoring and replanning Παρακολούθηση και επανασχεδιασµός Παρακολούθηση ενεργειών Παρακολούθηση πλάνου 12-22

Συνεχής σχεδιασµός Continuous planning Παράδειγµα (1/6) Αρχική κατάσταση Στόχος Επί(C, D) Επί(D, B) Αρχικό πλάνο 12-24

Παράδειγµα (2/6) Πριν την έναρξη εκτέλεσης του πλάνου, κάποιος µετακίνησε τον D πάνω στον Β Νέο πλάνο 12-25 Παράδειγµα (3/6) Επέκταση αιτιολογικού συνδέσµου Το Επί(D,B) µπορεί να υποστηριχθεί από την αρχική κατάσταση. Η ενέργεια Μετακίνηση(D,B) δεν χρειάζεται πλέον. 12-26

Παράδειγµα (4/6) Εκτελείται η ενέργεια Μετακίνηση(C,D), όµως αποτυγχάνει και ο κύβος C τοποθετείται πάνω στον Α Το πλάνο του πράκτορα έχει ως εξής πλέον: 12-27 Παράδειγµα (5/6) Προστίθεται νέα ενέργεια στο πλάνο Οστόχοςαυτήτηφοράεπιτυγχάνεται 12-28

Παράδειγµα (6/6) Η ενέργεια Μετακίνηση(C,D) αφαιρείται από το πλάνο, το οποίο πλέον έχει ως εξής: 12-29 Σφάλµατα πλάνου Απουσία στόχου Ανοικτές προϋποθέσεις Αιτιολογικές συγκρούσεις Πλεονάζουσες ενέργειες Μη εκτελεσθείσα ενέργεια Περιττός ιστορικός στόχος 12-30

Πολυπρακτορικός σχεδιασµός MultiAgent Planning Συνεργατικοί πράκτορες Η µπάλα µπορείναεπιστραφείανακριβώςέναςπαίκτηςβρίσκεται στη σωστή θέση Πράκτορες(A, B) Init(Σε(A, [Αριστερά, ΓραµµήΒάσης]) Σε(B, [ εξιά, ίχτυ]) Πλησιάζει(Μπάλλα, [ εξιά, ΓραµµήΒάσης])) Συµπαίκτης(A, B) Συµπαίκτης(B, A) Goal(Επιστράφηκε(Μπάλλα) Σε(πράκτορας, [x, ίχτυ])) Action(Χτύπηµα(πράκτορας, Μπάλλα), Προϋποθέσεις: Πλησιάζει(Μπάλλα, [x, y]) Σε(πράκτορας, [x, y]) Συµπαίκτης(πράκτορας, συµπαίκτης) Σε(συµπαίκτης, [x, y]) Επιδράσεις: Επιστράφηκε(Μπάλλα)) Action(Μετάβαση(πράκτορας, [x, y]), Προϋποθέσεις: Σε(πράκτορας, [a, b]), Επιδράσεις: Σε(πράκτορας, [x, y]) Σε(πράκτορας, [a, b])) 12-32

Συνδυασµένα πλάνα ύο εναλλακτικές λύσεις: Πλάνο 1: A : [Μετάβαση(A, [ εξιά, ΓραµµήΒάσης]), Χτύπηµα(A, Μπάλλα)] B : [NoOp(B), NoOp(B)]. Πλάνο 2: A : [Μετάβαση(A, [Αριστερά, ίχτυ]), NoOp(A)] B : [Μετάβαση(B, [ εξιά, ΓραµµήΒάσης]), Χτύπηµα(B, Μπάλλα)]. Ανάγκη για συντονισµό 12-33 Πολυσωµατικός σχεδιασµός (1/2) Οσχεδιασµός γίνεται από κεντρικό πράκτορα. Παραδοχή: Όλες οι ενέργειες έχουν ίση διάρκεια Συνδυασµένες ενέργειες NoOp(A), Χτύπηµα(B, Μπάλλα) Πλάνο συνδυασµένων ενεργειών (Πλάνο 2): Μετάβαση(A, [Αριστερά, ίχτυ]), Μετάβαση(B, [ εξιά, ΓραµµήΒάσης]) NoOp(A), Χτύπηµα(B, Μπάλλα) Η χρήση συνδυασµένων ενεργειών είναι αναποδοτική. 12-34

Πολυσωµατικός σχεδιασµός (2/2) Λίστα ταυτόχρονων ενεργειών: Action(Χτύπηµα(A, Μπάλλα), Ταυτόχρονα: Χτύπηµα(B, Μπάλλα) Προϋποθέσεις: Πλησιάζει(Μπάλλα, [x, y]) Σε(A, [x, y]) Επιδράσεις: Επιστράφηκε(Μπάλλα)). Action(Μεταφορά(A, ψυγείο, εδώ, εκεί), Ταυτόχρονα: Μεταφορά(B, ψυγείο, εδώ, εκεί) Προϋποθέσεις: Σε(A, εδώ) Σε(ψυγείο, εδώ) Ψυγείο(ψυγείο) Επιδράσεις: Σε(A, εκεί) Σε(ψυγείο, εκεί) Σε(A, εδώ) Σε(ψυγείο, εδώ)). Σχεδιασµός µερικής διάταξης (POP) µε νέα είδη περιορισµών. 12-35 Μηχανισµοί συντονισµού Ο πολυσωµατικός σχεδιασµός εκτελείται από κάθε πράκτορα, και για όλους τους πράκτορες, ξεχωριστά. Σύµβαση, π.χ. το πρώτο πλάνο Κοινωνικοί νόµοι Επικοινωνία Αναγνώριση πλάνου 12-36

Ανταγωνισµός Αναγνώριση άλλων πρακτόρων Αναγνώριση αλληλεπιδράσεων Αλγόριθµοι: And-Or graph search (για δυαδικά προβλήµατα) Minimax (για προβλήµατα βελτιστοποίησης) Θεωρία Παιγνίων 12-37