Επίλυση προβληµάτων µε αναζήτηση

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

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Τεχνητή Νοημοσύνη Ι. Ενότητα 3: Επίλυση Προβλημάτων με Αναζήτηση

Επίλυση προβλημάτων με αναζήτηση

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

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

Θεωρία Λήψης Αποφάσεων

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

Πανεπιστήμιο Δυτικής Μακεδονίας. Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών. Τεχνητή Νοημοσύνη. Ενότητα 2: Αναζήτηση (Search)

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

Αναζήτηση σε Γράφους. Μανόλης Κουμπαράκης. ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη 1

Επίλυση Προβλημάτων 1

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

ΤΥΦΛΗ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ (1) ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΗ Ή ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΣ ΑΝΑΖΗΤΗΣΗΣ

Αναζήτηση (Search) Τµήµα Ψηφιακών Συστηµάτων Πανεπιστήµιο Πειραιώς

Σχεδιασµός και δράση στον πραγµατικό κόσµο

Επίλυση προβληµάτων. Αλγόριθµοι Αναζήτησης

Ευφυείς πράκτορες. Πράκτορες και Περιβάλλοντα

Κεφάλαιο 3. Αλγόριθµοι Τυφλής Αναζήτησης. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση. Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας, Η.

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

Αλγόριθμοι Τυφλής Αναζήτησης

Επίλυση Προβλημάτων 1

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Ε ανάληψη. Α ληροφόρητη αναζήτηση

Τεχνητή Νοημοσύνη. 2η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

ΤΕΧΝΗΤΉ ΝΟΗΜΟΣΎΝΗ ΚΑΙ ΕΜΠΕΙΡΑ ΣΥΣΤΉΜΑΤΑ

Επίλυση Προβλημάτων. Αποτελεί ένα από τα βασικά χαρακτηριστικά γνωρίσματα της νοημοσύνης.

Επίλυση Προβληµάτων. ! Αποτελεί ένα από τα βασικά χαρακτηριστικά γνωρίσµατα της νοηµοσύνης. ! Χαρακτηριστικά αλγορίθµων:

Τεχνητή Νοημοσύνη. 3η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

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

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

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

Τεχνητή Νοημοσύνη Ι. Ενότητα 2: Ευφυείς Πράκτορες. Μουστάκας Κωνσταντίνος Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών

Επίλυση Προβλημάτων και Τεχνικές Αναζήτησης Εισαγωγή

Κεφάλαιο 2. Περιγραφή Προβληµάτων και Αναζήτηση Λύσης. Τεχνητή Νοηµοσύνη - Β' Έκδοση

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 3: Αλγόριθμοι πληροφορημένης αναζήτησης. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

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

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

Πληροφορηµένη αναζήτηση και εξερεύνηση

Τεχνητή Νοημοσύνη Ι. Εργαστηριακή Άσκηση 4-6. Σγάρμπας Κυριάκος. Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστων

Θεωρία Λήψης Αποφάσεων

4 η Διάλεξη. Ενδεικτικές λύσεις ασκήσεων

Τεχνητή Νοημοσύνη. 4η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Βασικές Έννοιες Δοµών Δεδοµένων

Αλγόριθμοι Γραφημάτων

Δυναµικός Προγραµµατισµός (ΔΠ)

Επίλυση προβληµάτων. Περιγραφή προβληµάτων Αλγόριθµοι αναζήτησης

(elementary graph algorithms)

Ανάλυση αλγορίθμων. Χρόνος εκτέλεσης: Αναμενόμενη περίπτωση. - απαιτεί γνώση της κατανομής εισόδου

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. Δοµές Δεδοµένων

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

Θεωρία Λήψης Αποφάσεων

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη

6η Διάλεξη Διάσχιση Γράφων και Δέντρων

Ε ανάληψη. Ε αναλαµβανόµενες καταστάσεις. Αναζήτηση µε µερική ληροφόρηση. Πληροφορηµένη αναζήτηση. µέθοδοι αποφυγής

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ

Αναζήτηση Κατά Πλάτος

Ιδιοκτησία Αντικειµένου

Αλγόριθµοι Γραφηµάτων

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ. Ενότητα 1: Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι

Αναζήτηση στους γράφους. - Αναζήτηση η κατά βάθος Συνεκτικές Συνιστώσες - Αλγόριθμος εύρεσης συνεκτικών συνιστωσών

ΠΛΗ 405 Τεχνητή Νοηµοσύνη Ε ανάληψη. πεπερασµένα χρονικά περιθώρια ανά κίνηση. απευθείας αξιολόγηση σε ενδιάµεσους κόµβους

Ε ανάληψη. Προβλήµατα ικανο οίησης εριορισµών. ορισµός και χαρακτηριστικά Ε ίλυση ροβληµάτων ικανο οίησης εριορισµών

Δοµές Δεδοµένων. 16η Διάλεξη Κατακερµατισµός. Ε. Μαρκάκης

Προηγµένα Θέµατα Τεχνολογιών Υλοποίησης Αλγορίθµων

Αλγόριθμοι Γραφημάτων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΜΣΕ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ

Ελαφρύτατες διαδρομές

Cuckoo Hashing. Αλγόριθμοι και Πολυπλοκότητα. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο

Αλγόριθµοι και Πολυπλοκότητα

Πρόβληµα ικανοποίησης περιορισµών

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

Διάλεξη 22: Δυαδικά Δέντρα. Διδάσκων: Παναγιώτης Ανδρέου

Περιγραφή Προβλημάτων

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

Πράκτορες και περιβάλλοντα Λογική PEAS (Performance measure, Environment, Actuators, Sensors) Τύποι περιβάλλοντος Τύποι πρακτόρων

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 - Επίλυση Προβλημάτων

Σχεδιασµός. Planning. Το πρόβληµα τουσχεδιασµού

Ενότητα 10 Γράφοι (ή Γραφήµατα)

Τυπικός ορισμός και επίλυση προβλημάτων με την χρήση του search.py (Ιεραπόστολοι & Κανίβαλοι) Γαρμπής Γιώργος

ΕΡΩΤΗΜΑΤΑ σε ΑΝΑΖΗΤΗΣΗ

Δομές Δεδομένων & Αλγόριθμοι

Αλγόριθμοι και Δομές Δεδομένων (IΙ) (γράφοι και δένδρα)

Γράφημα. Συνδυαστικό αντικείμενο που αποτελείται από 2 σύνολα: Σύνολο κορυφών (vertex set) Σύνολο ακμών (edge set) 4 5 πλήθος κορυφών πλήθος ακμών

Alternative to Balanced Trees, Comms of the ACM, 33(6), June 1990,

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

Μοντελοποίηση προβληµάτων

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

ΔΙΑΣΧΙΣΗ ΓΡΑΦΗΜΑΤΩΝ 1

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ Τμήμα Πληροφορικής

ΥΣ02 Τεχνητή Νοημοσύνη Χειμερινό Εξάμηνο

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

Υπολογιστικό Πρόβληµα

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι

Σχεδίαση Αλγορίθμων - Τμήμα Πληροφορικής ΑΠΘ -4ο εξάμηνο 1

Μάθηση εννοιών. Έννοιες: συναρτήσεις που επιστρέφουν λογική τιμή

Transcript:

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 προβληµάτων (2/2) Ένας πράκτορας που έχει στη διάθεσή του πολλές άµεσες επιλογές άγνωστης αξίας µπορεί να αποφασίζει τι να κάνει εξετάζοντας πρώτα διάφορες δυνατές ακολουθίες ενεργειών που οδηγούν σε καταστάσεις γνωστής αξίας και µετά επιλέγοντας την καλύτερη ακολουθία. ιατύπωση Αναζήτηση Λύση Εκτέλεση 3-3 Απλός πράκτορας επίλυσης προβληµάτων function Simple-Problem-Solving-Agent( αντίληψη ) returns µια ενέργεια inputs: αντίληψη, µια αντίληψη static: ακολουθία, ακολουθία αντιλήψεων, αρχικά κενή κατάσταση, περιγραφή της τρέχουσας κατάστασης του κόσµου στόχος, ένας στόχος, αρχικά κενός πρόβληµα, µια διατύπωση προβλήµατος κατάσταση Update-State( κατάσταση, αντίληψη ) if ακολουθία είναι κενή then do στόχος Formulate-Goal( κατάσταση ) πρόβληµα Formulate-Problem( κατάσταση, στόχος ) ακολουθία Search( πρόβληµα ) ενέργεια First( ακολουθία ) ακολουθία Rest( ακολουθία ) return ενέργεια Παραδοχές: Στατικό, παρατηρήσιµο, διακριτό, αιτιοκρατικό περιβάλλον Πράκτορας ανοικτού βρόχου 3-4

Προβλήµατα και Λύσεις Συνιστώσες προβλήµατος: Αρχική κατάσταση π.χ. Εντός(Arad) Ενέργειες, συνάρτηση διαδόχων Successor-Fn(x) π.χ. Successor-Fn(Arad) = { Μετάβαση(Sibiu), Εντός(Sibiu), Μετάβαση(Timisoara), Εντός(Timisoara), Μετάβαση(Zerind), Εντός(Zerind) } Χώρος καταστάσεων, αναπαράσταση µε γράφηµα, διαδροµές Έλεγχος στόχου Ρητή απαρίθµηση καταστάσεων ή περιγραφή ιδιοτήτων Κόστος διαδροµής Κόστος βήµατος, c(x,a,y) Λύση: ιαδροµή από αρχική κατάσταση σε κατάσταση στόχου Βέλτιστη λύση 3-5 Κόσµος της ηλεκτρικής σκούπας L=Αριστερά, R= εξιά, S=Αναρρόφηση 3-6

Το παζλ των 8 πλακιδίων Παζλ 15 πλακιδίων: Λύνεται εύκολα βέλτιστα Παζλ 24 πλακιδίων: εν λύνεται βέλτιστα (ακόµη) 3-7 Το πρόβληµα των8 βασιλισσών ύο εναλλακτικές διατυπώσεις: Αυξητική (παραλλαγές) Πλήρεις καταστάσεις 3-8

Προβλήµατα του πραγµατικού κόσµου Εύρεση δροµολογίου Προβλήµατα περιήγησης Πλανόδιος πωλητής ιάταξη κυκλωµάτων VLSI ιάταξη κελιών, διάταξη καναλιών Πλοήγηση ροµπότ Αυτόµατη ακολουθία συναρµολόγησης Σχεδίαση πρωτεϊνών Αναζήτηση στο διαδίκτυο 3-9 Αναζήτηση λύσεων

ένδρο αναζήτησης (1/3) 3-11 ένδρο αναζήτησης (2/3) Κόµβος αναζήτησης State, Parent-Node, Action, Path-Cost, Depth Επέκταση τρέχουσας κατάστασης, παραγωγή νέων καταστάσεων Στρατηγική αναζήτησης 3-12

ένδρο αναζήτησης (3/3) Κόµβος φύλλο (leaf node) Σύνορο (fringe) Υλοποίηση µε ουρά Βασικές λειτουργίες στο σύνορο: void Make-Queue( στοιχείο, ). bool Empty?( ουρά ). node First( ουρά ) node Remove-First( ουρά ) void Insert( στοιχείο, ουρά ) void Insert-All( στοιχεία, ουρά ) 3-13 Άτυπος αλγόριθµος αναζήτησης function Tree-Search( πρόβληµα, στρατηγική ) returns µια λύση ή αποτυχία αρχικοποίηση του δένδρου αναζήτησης µε χρήση της αρχικής κατάστασης του προβλήµατος loop do if δεν υπάρχουν υποψήφιοι για επέκταση then return αποτυχία επιλογή ενός κόµβου-φύλλου για να επεκταθεί, σύµφωνα µε τηστρατηγική if οκόµβος περιέχει µια κατάσταση στόχου then return την αντίστοιχη λύση else οκόµβος επεκτείνεται και οι κόµβοι που προκύπτουν προστίθενται στο δένδρο αναζήτησης 3-14

Τυπικός αλγόριθµος αναζήτησης (1/2) function Tree-Search( πρόβληµα, σύνορο ) returns µιαλύσηήαποτυχία σύνορο Insert( Make-Node( Initial-State[πρόβληµα]), σύνορο) loop do if Empty?( σύνορο ) then return αποτυχία κόµβος Remove-First( σύνορο ) if Goal-Test[πρόβληµα] που εφαρµόστηκε στην State[κόµβος] επιτύχει then return Solution( κόµβος ) σύνορο Insert-All( Expand( κόµβος, πρόβληµα ), σύνορο ) 3-15 Τυπικός αλγόριθµος αναζήτησης (2/2) function Expand( κόµβος, πρόβληµα ) returns ένα σύνολο κόµβων διάδοχοι κενό σύνολο for each ενέργεια, αποτέλεσµα in Successor-Fn[πρόβληµα]( State[κόµβος]) do s νέος κόµβος Node State[s] αποτέλεσµα Parent-Node[s] κόµβος Action[s] ενέργεια Path-Cost[s] Path-Cost[κόµβος] + Step-Cost(κόµβος, ενέργεια, s) Depth[s] Depth[κόµβος] + 1 προσθήκη του s στο σύνολο διάδοχοι return διάδοχοι 3-16

Μέτρηση απόδοσης αλγορίθµων αναζήτησης Πληρότητα (Completeness) Βέλτιστη συµπεριφορά (Optimality) Χρονική πολυπλοκότητα (Time complexity) Χωρική πολυπλοκότητα (Space complexity) Μέγεθος προβλήµατος: Παράγοντας διακλάδωσης, b (branching factor) Βάθος d (depth) τουπιορηχούκόµβου στόχου Μέγιστο µήκος, m, οποιασδήποτε διαδροµής του χώρου καταστάσεων. Κόστος αναζήτησης (χρονικό) Ολικό κόστος = Κόστος αναζήτησης + κόστος εκτέλεσης πλάνου 3-17 Στρατηγικές απληροφόρητης αναζήτησης

Αναζήτηση πρώτα κατά πλάτος (Breadth-first search) Πλήρης, βέλτιστος (υπό προϋποθέσεις) Χωρική, χρονική πολυπλοκότητα Ο(b d+1 ) π.χ. για b=10, 10.000 κόµβοι/sec, 1000 bytes/κόµβο Βάθος 2 4 6 8 10 12 14 Κόµβοι 1100 111.100 10 7 10 9 10 11 10 13 10 15 0.11 11 19 31 129 35 3.523 Χρόνος δευτερόλεπτα δευτερόλεπτα λεπτά ώρες ηµέρες χρόνια χρόνια 1 106 10 1 101 10 1 Μνήµη megabyte megabytes gigabytes terabyte terabytes petabytes 3-19 exabyte Αναζήτηση οµοιόµορφου κόστους (Uniform-cost search) Παραλλαγή της αναζήτησης πρώτα κατά πλάτος: Επεκτείνει πάντα τον κόµβο µε το µικρότερο κόστος διαδροµής Προϋπόθεση πληρότητας: Κόστος βήµατος > 0 Εγγυάται ότι θα βρει τη βέλτιστη λύση: Προϋπόθεση: Ο έλεγχος στόχου γίνεται κατά την έξοδο ενός κόµβου απότοσύνορο. 3-20

Αναζήτηση πρώτα κατά βάθος (1/2) (Depth-first search) 3-21 Αναζήτηση πρώτα κατά βάθος (2/2) (Depth-first search) Ελάχιστες απαιτήσεις σε χώρο: b m+1 εν είναι βέλτιστη εν είναι πλήρης Πολυπλοκότητα χρόνου: Ο(b m ) Προσοχή: m d 3-22

Αναζήτηση περιορισµένου βάθους (Depth-limited search) Τίθεται όριο βάθους L<m. Λύνεται το πρόβληµα των άπειρων διαδροµών Απώλεια πληρότητας αν L<d. Όχι βέλτιστες λύσεις αν L>d Χρονική πολυπλοκότητα: Ο(b L ) Χωρική πολυπλοκότητα: O(bL) Επιλογή L µε γνώση του προβλήµατος (π.χ. διάµετρος του χώρου καταστάσεων) 3-23 Επαναληπτική εκβάθυνση (1/3) (Iterative-deepening search) 3-24

Επαναληπτική εκβάθυνση (2/3) (Iterative-deepening search) 3-25 Επαναληπτική εκβάθυνση (3/3) (Iterative-deepening search) Χωρική πολυπλοκότητα: Ο(bd) Χρονική πολυπλοκότητα: N(IDS) = (d)b + (d 1)b 2 + + (1)b d = O(b d )!!!! Μικρότερη από τη χωρική πολυπλοκότητα της αναζήτησης πρώτα κατά πλάτος. Γενικά, η επαναληπτική εκβάθυνση είναι η προτιµότερη µέθοδος απληροφόρητηςαναζήτησηςότανοχώροςαναζήτησηςείναι µεγάλος και το βάθος της λύσης δεν είναι γνωστό. Αναζήτηση επαναληπτικής επιµήκυνσης (µε κόστη αντί για βήµατα) 3-26

Αµφίδροµη αναζήτηση(1/2) b d/2 +b d/2 << b d 3-27 Αµφίδροµη αναζήτηση(2/2) Χρονική πολυπλοκότητα: Ο(b d/2 ) Χωρική πολυπλοκότητα: Ο(b d/2 ) (µειονέκτηµα) Προβλήµατα: Εύρεση προκατόχων καταστάσεων Έλλειψη καλά καθορισµένων στόχων (π.χ. σκάκι) 3-28

Αποφυγή επαναλαµβανόµενων καταστάσεων (1/2) 3-29 Αποφυγή επαναλαµβανόµενων καταστάσεων (2/2) Οι αλγόριθµοι που ξεχνούν την ιστορία τους είναι καταδικασµένοι να την επαναλαµβάνουν! Έλεγχος µόνο τρέχουσας διαδροµής π.χ. αλγόριθµος πρώτα κατά βάθος Έλεγχος όλων των καταστάσεων Κλειστή λίστα (σύνορο = ανοικτή λίστα) Πρόβληµα: Ποια από τις δύο καταστάσεις κρατάµε; 3-30

Αναζήτηση µε µερική πληροφόρηση Κατηγορίες προβληµάτων 1. Προβλήµατα χωρίς αισθητήρες (sensorless problems) ή σύµµορφα προβλήµατα (conformant problems) 2. Προβλήµατα ενδεχοµένων (contingency problems) 3. Προβλήµατα εξερεύνησης (exploration problems) 3-32

Προβλήµατα χωρίς αισθητήρες (1/2) Κατάσταση πεποίθησης Αρχική {1,2,3,4,5,6,7,8} Εξαναγκασµός [ εξιά] {2,4,6,8} [ εξιά, Αναρρόφηση] {4,8} [ εξιά, Αναρρόφηση, Αριστερά] {3,7} [ εξιά, Αναρρόφηση, Αριστερά, Αναρρόφηση] {7} Χώρος καταστάσεων πεποίθησης: υναµοσύνολο του χώρου καταστάσεων. εν είναι πάντα όλες προσπελάσιµες. Η προσέγγιση καλύπτει και µη αιτιοκρατικές ενέργειες. εν έχουν πάντα λύση αυτά τα προβλήµατα. 3-33 Προβλήµατα χωρίς αισθητήρες (2/2) 3-34

Προβλήµατα ενδεχοµένων Όταν έχουµε: Μη πλήρως παρατηρήσιµο περιβάλλον, ή/και Στοχαστικές ενέργειες Ενέργειες αίσθησης χρησιµοποιούνται για συλλογή πληροφοριών κατά την εκτέλεση της λύσης. Π.χ. Έστω ο κόσµος της σκούπας, όπου: ο πράκτορας έχει τοπικό αισθητήρα σκόνης η ενέργεια Αναρρόφηση δεν πετυχαίνει πάντα. Ο πράκτορας ξεκινά µε τηναντίληψη[αριστερό, Σκονισµένο]. Λύση: [Αναρρόφηση, εξιά, if [ εξιό, Σκονισµένο] then Αναρρόφηση] και νέα αναζήτηση µέχρι να επιτευχθεί ο στόχος εν είναι απαραίτητο από να έχουµε πλήρη λύση εξαρχής. ιαπλοκή (interleaving) αναζήτησης και εκτέλεσης. 3-35