TERVGENERÁLÁS. Robotika részfeladatai. Állapot-leírás logikai állításokkal. Kocka világ. Állapot-leírás tulajdonságai. Példa

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "TERVGENERÁLÁS. Robotika részfeladatai. Állapot-leírás logikai állításokkal. Kocka világ. Állapot-leírás tulajdonságai. Példa"

Átírás

1 Robotika részfeladatai TERVGENERÁLÁS 1. Állapottér-reprezentáció 2. Probléma redukció 3. Probléma dekompozíció 4. Logikai reprezentáció robot-szerkezet építése cél-meghatározás érzékelés, alakfelismerés (látás, hallás, stb. tervgenerálás (elemi m veletsorozat el állítása végrehajtás és korrigálás 1 2 Kocka világ Állapot-leírás logikai állításokkal sztalról egy kockát felemel: sztalra lerak egy kockát: Egy kockát egy kockára rátesz: Egy kockát egy kockáról levesz: pickup(x putdown(x stack(x,y unstack(x,y Elemi állítások on(x,y egy kocka egy másik kockán van clear(x egy kocka teteje üres ontable(x egy kocka az asztalon van handempty robotkar szabad holding(x robotkar egy kockát tart 3 4 Állapot-leírás tulajdonságai pozitív literálok konjunkciója: Konkrét vagy általános állapot-leírás. Változók használata. handempty clear( Teljes vagy hiányos állapot-leírás. Hiányos leírás lehet egyértelm vagy többértelm. on(, clear( ontable( ontable( Helyes vagy ellentmondásos állapot-leírás. Ellen rzés: konstrukcióval vagy logikai következtetéssel

2 Ellentmondásos állapot Egy állapot-leírás lehet helyes vagy ellentmondásos z on(, clear( állapot ellentmondásos Egy állapot ellentmondása eldönthet konstrukcióval teljessé alakítjuk ontable, on, holding végrehajtása clear, handempty ellen rzése rezolúcióval, megfelel axiómarendszer alapján Pl.: on(x,y clear(y ontable(x holding(x holding(y Helyes-e az on(, clear( állapot-leírás az alábbi axiómarendszer ismeretében? x holding(x handempty x (holding(x ontable(x x (holding(x clear(x x (ontable(x on(x,y x (clear(y on(x,y Másként feltéve a kérdést: kielégíthetetlen-e az a logikai rendszer, amelyben a fenti axiómákhoz hozzávesszük az on(, clear( állítást? 7 8 ( holding(a handempty (handempty holding(b ( holding(x 21 ontable(x 21 (ontable(x 22 holding(x 22 ( holding(x 31 clear(x 31 (clear(x 32 holding(x 32 ( ontable(x 41 on(x 41,y 41 (on(x 42,y 42 ontable(x 42 ( clear(y 51 on(x 51,y 51 (on(x 52,y 52 clear(x 52 on(, clear( ontable(x 6 clear(x 6 ontable( clear( on(x 7, holding( M Minden F(x m velethez megadunk egy El feltétel lista : P F (x röviden P Törlési lista : D F (x röviden D vítési lista : F (x röviden : veletek leírása pickup(x: P: ontable(x,clear(x,handempty D: ontable(x,clear(x,handempty : holding(x 10 pickup( handempty, clear(, on(,, clear(, ontable(, ontable( holding(, clear(, on(,, ontable( 11 putdown(x: P: holding(x D: holding(x Példák további m : ontable(x,clear(x,handempty stack(x,y: P: holding(x clear(y D: holding(x clear(y : on(x,y, clear(x, handempty unstack(x,y: P: on(x,y, clear(x, handempty D: on(x,y, clear(x, handempty : holding(x clear(y veletekre 12 2

3 Megjegyzés P F nem feltétlenül azonos D F -vel. Például, ha a robotkar egy m velete az asztalon fekv x kockát felteszi az y kockára (pickup(x+stack(x,y: puton(x,y: P F : ontable(x, clear(x,clear(y, handempty D F : ontable(x, clear(y F : on(x,y D F többnyire része P F -nek 13 Megjegyzés Egy M m velet az F(x m velet-leírásnak egy F(xα alappéldánya. (α egy helyettesítés z el feltétel igazolása, valamint a m velet eredményének kiszámolása halmazm veletek segítségével történik. Egy m velet teljes állapot-leírásból (konkrét állapotból teljes állapot-leírást (konkrét állapotot hoz létre. m velet-leírás alapján hiányos és általános állapot-leírást is át lehet alakítani Megoldás állapottér-reprezentációval 2. Redukció a tervgenerálásban Állapotok, m veletek meghatároznak egy állapotgráfot, benne egy kezd - és egy célállapot Megoldási út el állítása el re vagy visszafelé haladó kereséssel visszalépéses gráfkeresés Heurisztika?? Állapot redukálása Kiválasztunk egy megvalósítandó L literált Keresünk olyan M=F(xα m veletet, amely b vítési listáján ez a literál szerepel: L M Kiszámoljuk a megel z állapotot: vesszük a m velet el feltételét: P M megvizsgáljuk, hogy a célállapot literáljainak milyen formában kell jelen lenni a megel z állapotban handempty, clear(, clear( unstack(x, x on (x,, clear(x, handempty, true, clear(, false

4 Regresszió z L literálnak az M m veletre vett regressziója (el dje R[L; M] = L true ha L M és L D M ha L M false ha L D M z M m velethez tartozó redukciós m velet: M (a = P M R[L; M] L a 19 ontable(, clear(, handempty, ontable(, clear( on (,x, clear(, handempty, ontable(, clear( pickup( unstack(, unstack(,x, x on (,, clear(, handempty, ontable( holding(, ontable(, clear( unstack(x, x putdown( stack(,x on (x,, clear(x, handempty, holding(, ontable( holding(, holding(, holding(, clear(x, holding(, ontable( 3. Tervgenerálás dekompozícióval Egy összetett L 1... L n célt tényez nként (célliterálonként valósítunk meg. Egy L literál megvalósítása olyan m velettel történik, amely b vítési listáján (megfelel változó behelyettesítés mellett szerepel az L. Így az L literál megvalósítását visszavezetjük a m velet el feltételének (részcél megvalósítására. részcélokat újra és újra dekomponáljuk, amíg olyan literálokhoz nem jutunk, amelyek teljesülnek a -ban. F 1 L 1 L 11 L 12 részterv 1 L 21 L 1... L n L 2... F 2 részterv 2 Tiszta dekompozíció L n részterv n gráf közönséges ágait hívjuk résztervnek. Megoldás: részterv 1,, részterv n valamilyen sorrendje Dekompozíciós reprezentáció Probléma leírás: állapot Kiinduló probléma: cél Egyszer probléma: L, ha L Operátorok: L 1... L n visszavezethet a L 1,..., L n problémákra L visszavezethet a P M problémára, ahol M olyan m velet, hogy az L M D on(,,on(,d on(, on(,d 1.stack(, 2.stack(,D holding( clear( holding( clear(d 3.pickup( 4.pickup( ontable( clear( handempty ontable( clear( handempty Megoldás: 3,1,4,2 vagy 4,2,3,1 23 4

5 Ellenpélda on(,,on(, on(, on(, 1.stack(, 2.stack(, holding( clear( holding( clear( 3.pickup( 4.pickup( ontable( clear( handempty ontable( clear( handempty 5.unstack(x, on(x, clear(x handempty x Megoldás:? Mi a megoldási terv? Nem hajtható végre az 5,3,1 részterv, mert hiányzik bel le a putdown( két részterv kölcsönösen elrontja egymás el feltételét. részcélok kölcsönhatásban állnak: ha az egyik résztervet kiegészítjük úgy, hogy a másik részterv után végrehajthassuk, akkor az els részterv eredményét, a már megvalósított részcélt rontjuk el Résztervek szekvenciális végrehajtása Egy adott szinten egyszerre 1, 2 csak egy részcél megvalósításával 1 2 foglalkozzunk. z el állított résztervet T 1 T 2 azonnal végrehajtjuk, és az T 1 ( így kapott állapotból indulva valósítjuk meg a következ célt. 1 2 T 1 T 2 T 1 ( T 2 (T 1 ( on(,,on(, on(, stack(, holding( clear( pickup( ontable( clear( handempty unstack(x, on(x, clear(x handempty x on(, 27 Döntési pontok, heurisztikák on(,,on(, Melyik célliterált valósítsuk meg el ször? földhöz közelebb es t, habár Melyik m veletet válasszuk? z aktuális állapothoz legjobban illeszked el feltétel t. Melyik változó-helyettesítést alkalmazzuk? on(, stack(, holding( clear( pickup( ontable( clear( handempty 1. unstack(x, on(x, clear(x handempty x on(, 29 5

6 on(,,on(, on(,,on(, on(, stack(, on(, on(, stack(, on(, holding( pickup( clear( holding( 3. pickup( clear( ontable( clear( handempty ontable( clear( handempty 1.unstack(, 2. putdown(y holding(y y on(,,on(, on(, 4. stack(, 3. pickup( 2. putdown( 1. unstack(, holding( clear( on(, on(, 4. stack(, 3. pickup( 2. putdown( 1. unstack(, on(,,on(, on(, 8. stack(, holding( clear( 7. pickup( ontable( clear( handempty 5. unstack(z, 6. putdown(v on (z, clear(z handempty holding(v z v on(,,on(, Résztervek ütközése on(, 4. stack(, 3. pickup( 2. putdown( 1. unstack(, on(, 8. stack(, 7. pickup( 6. putdown( 5. unstack(, 1, T 1 T 2 T 1 ( 1 2? 1 T 1 T 2 T 1 ( T 2 (T 1 ( =? cél 36 6

7 I. STRIPS 1, 2 on(,,on(, T 2 T 1 T 3 T 1 ( T 2 (T 1 ( Hagyjuk, hogy egy kés bbi (T 2 részterv elrontson egy már megvalósított ( 1 részcélt, amit kés bb újra megvalósítunk az aktuális állapotból kiindulva. 37 on(, on(, on(, 10. stack(, holding( clear( pickup( ontable( clear( handempty Megjegyzés II. RSTRIPS STRIPS mindig talál megoldást, ha a m veleteknek van inverze Ellenpélda: Regiszter csere 39 1, T 1 T 2 T 1 ( Töröljük a védett 1 részcélt elrontó tervet. Valósítsuk 2 -t a T 1 részterv utolsó m velete el tt legyen ennek a m veletnek a 2 egy újabb el feltétele feltéve, hogy 2 -t nem törli ez a m velet. 40 on(, 4. stack(, 3. pickup( 2. putdown( 1. unstack(, on(,,on(, on(, 8. stack(, 7. pickup( 6. putdown( 5. unstack(, on(, on(, stack(, 3. pickup( 2. putdown( 1. unstack(, holding( on(,,on(, clear( on(, stack(, pickup( putdown( on(, holding( 7

8 6. stack(, holding( 5. pickup( on(,,on(, on(, ontable( clear( handempty 1. unstack(, 2. putdown( holding( clear( on(, 4. stack(, 3. pickup( handempty El rehelyezés esetei Megjegyzés Ha a literált megvalósító terv véglegesen elrontja annak már megvalósított testvér-literálját. Ha a literált nem tudjuk megvalósítani. (kör, zsákutca Nem helyezhet el re, ha az a m velet, ami elé akarjuk helyezni, törli a literált. Visszalépéses keresésbe ágyazva z RSTRIPS talál megoldást, ha van megoldás? Regiszter-csere Résztervek összefésülése III. DOMP Térjünk vissza az eredeti dekompozícióhoz, és a párhuzamosan el állított résztervek m veletei között jelöljünk ki - ha kell - végrehajtási sorrendet, sorrendi kötéseket. z így kapott tervet nem kell feltétlenül szekvenciába f zni. 1, T 1 T fázis: Résztervek el állítása eredeti dekompozícióval. 2. fázis: felesleges m veletek törlése, sorrendi megkötések felállítása a m veletekre, majd a résztervek összefésülése. 3. fázis: Ha az összefésülés eredménye egy ütközéses terv, akkor új m veletek beillesztésével az ütközéseket megszüntetjük. 46 on(,,on(, on(, =2,4,7,8 on(, =1 =2 D=5,6 clear( 2.stack(, 1.stack(, holding( 4.unstack(, clear( 3.pickup( =3 D=4,7,8 on(, clear( handempty D=2,7,8 =2 ontable( clear( handempty holding( =5 =2 D=3,5,6,7,8 =5,6 6.unstack(, 5.unstack(, D=4,5,6,7,8 =4,7,8 on(, clear( handempty D=1,6 on(, clear( handempty =1 8.unstack(, 7.unstack(, D=3,4,6,7,8 on(, clear( handempty on(, clear( handempty Sorrendi megkötéseket teszünk Természetes sorrend (1.fázis résztervei Mely m veletek nem követhetik egymást feltétel nélkül? z i m velet után nem hajtható végre a j, ha az i törli a j el feltétel-literáljainak egyikét. Ha i m velet után nem hajtható végre a j, akkor feltüntetjük, j mely el feltételei sérülnek. Keresünk olyan k m velete(ket, amely az i után és a j el tt végrehajtva el állítja a sérült feltételt. 48 8

9 1. részterv: részterv: részterv: ,2: 2,3: 3,4: 4,5: ? 5 1,5: 2,4: 3,5: ? handempty clear( z ütközéses terv preparálása cél állapot leírásából elindulva, a kijelölt m veletek mentén redukció segítségével kiszámoljuk a tervezett megoldás mentén szerepl állapotokat. z ütközést okozó sérült literálokat nem regrettáljuk. Ezután a állapot fel l elindulva kijelöljük az els ütközést feloldó részfeladatot (mi van és minek kéne lenni, megoldjuk, és megyünk tovább handempty clear( on(, on(, holding( clear( * ontable( clear( 1.stack(, 2.stack(, 5.unstack(, holding( clear( on(, on(, clear( handempty * ontable( 3.pickup( 4.unstack(, ontable( clear( handempty clear( on(, on(, clear( handempty on(, ontable( m velet (unstack(, végrehajtása után holding(, clear(, on(,, ontable( El állítandó részcél: on(,, clear(, handempty*, ontable( Megoldás: putdown( clear(-vel szerencsénk van, mert a putdown( ezt is el állította. 52 IV. NONLIN Több-robotkaros kockavilág Párhuzamosítjuk a DOMP els két fázisát: Nem akarjuk a m veletek egyetlen szálra felf zni. mint egy m velet megjelenik, azonnal megmondjuk, hogy mely már meglev m veletekkel ütközhet, és ilyenkor sorrendi kötéseket teszünk, illetve jelöljük azokat az el feltétel literálokat, amelyeket a vizsgált két m velet végrehajtása között kell megvalósítani. Több-robotkaros kockavilágban a NONLIN párhuzamos terv el állítására is képes dott számú robotkar esetén ki kell egészíteni a handempty és a holding állításokat egy robotkarra utaló argumentummal. Tetsz leges számú robotkar esetén töröljük a handempty állítást. Ekkor a tervgenerálástól várjuk a szükséges robotkarok számának meghatározását is Egy robotkar esetén egy-szálú terv készül

10 NONLIN algoritmusa ÉL Egy folyamot (irányított, körmentes!, egy nyel (cél és egy forrás ( csúcsot tartalmazó gráf, ahol minden csúcson keresztül vezet legalább egy ból célba tartó út épít algoritmus: Kétféle csúcs: m velet vagy literál Kétféle él: literál címkével vagy anélkül és célcsúcs egy-egy speciális m velet. Kezdetben: a -csúcsból vezet él a célcsúcsba. gráf mindig egy ütközés mentes tervet ábrázol, amely akkor teljes, ha nincs benne literál-csúcs. 55 on(, STRT on(, Gráf-egyszer sítés ÉL Él törlése: Dupla élt összevonunk. z (a,b él törölhet, ha van ezt az élt elkerül a b út a gráfban. törölt él címkéjét (ha van át kell írni az elkerül út utolsó élére. on(, on(, 57 STRT Literál-csúcs eliminálása 1. Ha nincs olyan m velet (nem lehet leszármazottja a literálnak, és nem lehet se a literál szül csúcsának amelyik a literált el állítja vagy van, de a m velet-csúcsból a literálba vezet úton van egy a literált kitörl másik m velet akkor egy olyan új m veletet illesztünk a hálóba, amelynek b vítési listáján szerepel a literál. a literál-csúcsot a m velet-csúccsal helyettesítjük a m veletb l kifutó él címkéje a literál lesz felvesszük új csúcsokként a m velet el feltételének literáljait, és bel lük élt húzunk a m velet-csúcshoz, és mindegyikhez élt húzunk a literál szül csúcsából. 59 ÉL on(, stack(, holding( clear( STRT on(, 10

11 ÉL on(, stack(, holding( pickup( clear( ontable( ontable( clear( on(, Literál-csúcs eliminálása 2. Ha a literált el állítja egy m velet (nem leszármazottja a literálnak, és nem se a literál szül csúcsának és a m veletcsúcsból a literálba vezet úton nincs a literált kitörl másik m velet, akkor a literál-csúcsot bel le kivezet éllel töröljük, a m veletb l élt húzunk a literál-csúcs szül jéhez az él címkéje a literál lesz STRT 62 on(, ÉL on(, ÉL stack(, on(, stack(, on(, holding( holding( clear( pickup( clear( pickup( clear( ontable( ontable( ontable( clear( clear( unstack(x, STRT on(, clear( x on(x, clear(x STRT on(, ÉL on(, ÉL stack(, on(, stack(, on(, holding( clear( holding( clear( pickup( pickup( ontable( clear( ontable( clear( unstack(, unstack(, on(, clear( STRT on(, clear( STRT 11

12 ÉL on(, stack(, holding( clear( pickup( ontable( clear( unstack(, on(, clear( STRT on(, stack(, clear( holding( Ütközés (sérül a konzisztencia Egy új m velet (amit most generáltuk vagy változó kötést kapott "ütközhet" már meglev régi m velettel: Nincs köztük sorrend, de közös er forrást használnak. Van köztük kijelölt sorrend és az egyik sérti a másikat (törlési, b vítési és el feltétel listák összevetése, azaz az el bb végrehajtandó m velet (véglegesen törli az utóbbi egyik el feltételét Súlyos sértésr l beszélünk, ha a törölt literált már korábban megvalósítottuk, azaz szerepel valamelyik él címkéjeként. 68 Ütközés feloldása Sorrendet (lehet leg sértésmentes vagy nem súlyosan sért sorrendet jelölünk ki a két m velet között Ha a sorrend sértésmentes, akkor egy irányított élt húzunk az el bb végrehajtandó m veletb l a másikba. Ügyeljünk arra, hogy ne alakuljon ki irányított kör. Ha a sorrend sért, mert az el bb végrehajtandó m velet (a sért véglegesen törli a kés bbi (a sértett L el feltételliterálját, akkor egy irányított élt húzunk sért m veletb l az L literál-csúcshoz. Ha ráadásul a sorrend súlyosan sért is, akkor a fentiek mellett töröljük a sértett m veletbe befutó élek címkéi közül az L literált. 69 ÉL on(, stack(, holding( clear( pickup( ontable( clear( unstack(, on(, clear( STRT on(, stack(, clear( holding( ÉL on(,on(, ÉL on(,on(, stack(, stack(, stack(, stack(, holding( clear( pickup( ontable( clear( clear( putdown( holding( holding( holding( clear( pickup( ontable( clear( clear( holding( putdown( pickup( holding( ontable( clear( unstack(, holding( unstack(, ontable( clear( on(, clear( on(, clear( STRT STRT 12

13 ÉL on(,on(, stack(, clear( stack(, holding( clear( clear( holding( pickup( putdown( pickup( ontable( clear( holding( ontable( clear( unstack(, 4. Logikai reprezentációk Logikai következtetéssel (rezolúció, szabály alapú következtetés generáljunk tervet! logikai reprezentáció nem is olyan egyszer. on(, clear( STRT 3 robotkar szükséges Naiv reprezentáció Kézenfekv logikai reprezentáció: Tény: kezd állapot leírása Szabályok: m veletekb l származó P F F állítások él: célállapot leírása izonyítandó: kezd állapot, m veleti szabályok célállapot Kezd állapot: 1. handempty, clear(, clear(, ontable(, ontable( élállapot: on(, Szabályok: x y (holding(x clear(y on(x,y clear(x handempty x y (on(x,y clear(x handempty holding(x clear(y x (holding(x ontable(x clear(x handempty x (ontable(x clear(x handempty holding(x Visszafelé haladó szabályalapú reprezentáció Tény: handempty, clear(, clear(, ontable(,ontable( Szabályok: x (ontable(x clear(x handempty holding(x x y (holding(x clear(y on(x,y x y (holding(x clear(y clear(x x y (holding(x clear(y handempty él: on(, 77 Szabályalapú következtetés on(, { x 1 /, y 1 / } on(x 1,y 1 holding( { x 2 /} holding(x 2 stack(, clear( pickup( ontable( clear( handempty ontable( clear( handempty clear( 78 13

14 axiómák: Klóz formára hozás handempty, clear(, clear(, ontable(,ontable( ontable(x 1 clear(x 1 handempty holding(x 1 holding(x 2 clear(y 2 on(x 2,y 2 holding(x 3 clear(y 3 clear(x 3 holding(x 4 clear(y 4 handempty él: on(, 79 on(, holding( clear( holding( {x 2 /,y 2 /} {x 1 /} holding(x 2 clear(y 2 on(x 2,y 2 /stack(, clear( ontable( clear( handempty Rezolúció ontable(x 1 clear(x 1 handempty holding(x 1 /pickup( handempty clear( ontable( Kezd állapot: 2. handempty, clear(, on(,, ontable( élállapot: on(, Szabályok: x y (holding(x clear(y on(x,y clear(x handempty x y (on(x,y clear(x handempty holding(x clear(y x (holding(x ontable(x clear(x handempty x (ontable(x clear(x handempty holding(x Visszafelé haladó szabályalapú reprezentáció Tény: handempty, clear(, on(,, ontable( Szabályok: x (holding(x ontable(x clear(x handempty x y (on(x,y clear(x handempty clear(y x (ontable(x clear(x handempty holding(x él: on(, on(, { x 1 /, y 1 / } on(x 1,y 1 holding( { x 2 /} holding(x 2 stack(, clear( pickup( ontable( clear( handempty { y 3 /} ontable( clear(y 3 handempty unstack(x 3, on(x 3, clear(x 3 handempty { x 3 /} { x 3 /} on(, clear( handempty clear( xiómák: Klóz formára hozás handempty, clear(, on(,, ontable( holding(x 1 clear(y 1 on(x 1,y 1 on (x 3,y 3 clear(x 3 handempty clear(y 3 ontable(x 2 clear(x 2 handempty holding(x 2 él: on(, 84 14

15 on(, holding( clear( holding( {x 1 /,y 1 /} {x 2 /} ontable( clear( handempty clear( {y 3 /} on (x 3,y 3 clear(x 3 handempty holding(x 1 clear(y 1 on(x 1,y 1 /stack(, clear( ontable(x 2 clear(x 2 handempty holding(x 2 /pickup( handempty ontable( on (x 3,y 3 clear(x 3 handempty clear(y 3 /unstack(x 3, on (, clear(, handempty Problémák Nem generál tervet a válaszadási eljárás: z érvényesé kiegészített on(, on(, célklózban nem tud megjelenni a válasz. bból, hogy mely m velet axiómájával rezolváltunk, még nem nem olvasható ki az alkalmazott m veletek sorrendje. z üres klóz levezetéséhez nem használtuk a putdown m velet axiómáit, pedig arra biztos szükség van Tervgenerálás Logikai reprezentáció készítése állapottérreprezentációból: szituáció kalkulus. Ez nem azonos a terv létezésének eldöntésénél használt reprezentációval. Predikátum szimbólumok P(x állítást egy állapot jelzésére alkalmas változóval kell kiegészíteni. P(x,s predikátum így mindig az adott s állapotra vonatkozik majd. kocka-világ probléma predikátumai: ontable(x,s, on(x,y,s, clear(x,s, holding(x,s, handempty(s Például az s 0 kezd állapotban ontable(,s 0, ontable(,s 0, clear(,s 0, clear(,s 0, handempty(s Függvény szimbólumok z F(x m velet egy állapot állapot operátor, amit paraméterek állapot állapot függvényszimbólumnak tekinthetünk. z F(x(s vagy röviden F(x,s megadja azt az állapotot amelyikbe az s-b l az F(x m velet végrehajtásával jutunk. kocka-világ probléma függvényei: pickup(x,s, putdown(x,s, stack(x,y,s, unstack(x,y,s Egy terv ábrázolása: Pl: stack(,,pickup(,s 0 89 lternatív megoldás az állapot átmenetek jelölésére z F(x m veletek függvényszimbólumai mellett bevezetjük a do:m velet állapot állapot operátort, amit szintén függvényszimbólumnak tekintünk. do(f(x,s megadja azt az állapotot amelyikbe az s-b l az F(x m velet végrehajtásával jutunk. Egy terv ábrázolása: Pl: do(stack(,,do(pickup(,s

16 Tény-állítások Hatás-szabályok Kezd állás predikátumai az s 0 kezd állapotban Pl: ontable(,s 0, ontable(,s 0, clear(,s 0, clear(,s 0, handempty(s 0 Egyéb megkötések, pickup(x m velet a P listáján szerepl állítások teljesülése esetén hajtható végre, és végrehajtása után teljesülni fognak az listáján szerepl állítások. x s ontable(x,s, clear(x,s, handempty(s holding(x, pickup(x,s Általában az F(x(P,,D m velet hatás-szabálya a x s P F (x,s F (x, F(x,s Keret-probléma Keret-probléma megoldása Tegyük fel ontable(,s, ontable(,s, clear(,s, clear(,s, handempty(s. lkalmazzuk a pickup( m veletet az s állapotban. Így a pickup(,s állapotba jutunk. m velet hatás-szabályából kiolvasható, hogy az új állapotban: holding(, pickup(,s De hogyan adjuk meg azt, hogy az új állapotban ontable(, pickup(,s, és a clear(, pickup(,s állítás is teljesül? Vegyük észre, hogy ezek éppen azok, amelyek nem szerepeltek a pickup( D listáján. 93 Keret szabályokkal: Explicit módon leírjuk minden m veletre azt, hogy azok végrehajtásakor mely állítások mely állítások maradnak meg az új állapotban Pl: ontable(,s ontable(, pickup(,s clear(, s clear(, pickup(,s Vegyük észre, hogy ezek éppen azok az állítások, amelyek nem szerepeltek a m velet D listáján. Default szabályokkal: Q(y,s : Q(y D F(x Q(y, F(x, s 94 Keret-szabályok pickup(x m velet a D listáján nem szerepl állítások a clear(u,s (ahol u x, az ontable(u,s (ahol u x, és az on(u,v,s. Ezért x u s clear(u,s, u x clear(u,pickup(x,s x u s ontable(u,s, u x ontable(u,pickup(x,s x u v s on(u,v,s on(u,v,pickup(x,s Általában az F(x(P,,D m velet keret-szabálya az L(u literálra : x u s L(u,s L(u D F (x L(u, F(x,s Összefoglalva Tények kezd állapot egyéb állítások Szabályok: hatás-szabályok: s x P F (x,s F (x, F(x,s keret-szabályok: s x u L(u,s L(u D F (x L(u,F(x,s él: t cél(t

17 Rezolúció Tények: ontable(,s 0, ontable(,s 0, clear(,s 0, clear(,s 0, handempty(s 0,, Hatás-szabályok: (most csak kett x s ontable(x,s, clear(x,s, handempty(s holding(x, pickup(x,s x y s holding(x,s, clear(y,s on(x,y,stack(x,y,s, clear(y, stack(x,y,s, handempty(stack(x,y,s Keret-szabályok: (most csak egy x u s clear(u,s, u x clear(u,pickup(x,s él: t on(,,t ontable(,s 0, ontable(,s 0, clear(,s 0, clear(,s 0, handempty(s 0,, ontable(x,s clear(x,s handempty(s holding(x, pickup(x,s holding(x,s clear(y,s on(x,y,stack(x,y,s holding(x,s clear(y,s clear(y, stack(x,y,s holding(x,s clear(y,s handempty(stack(x,y,s clear(u,s u=x clear(u,pickup(x,s on(,,t on(,, t {x 1 /, y 1 /, t/ stack(,,s 1 } holding(x 1,s 1 clear(y 1,s 1 on(x 1,y 1,stack(x 1, y 1,s 1 holding(,s 1 clear(,s 1 ontable(x 2,s 2 clear(x 2,s 2 handempty(s 2 holding(x 2, pickup(x 2,s 2 {x 2 /, s 1 / pickup(,s 2 } clear(,pickup(,s 2 ontable(,s 2 clear(,s 2 handempty(s 2 {u 3 /, x 3 /, s 3 /s 2 } clear(,s 2 = ontable(,s 2 clear(,s 2 handempty(s 2 clear(u 3,s 3 u 3 =x 3 clear(u 3,pickup(x 3,s 3 on(,, t on(,, t {x 1 /, y 1 /, t/ stack(,,s 1 } on(,,stack(,,s 1 holding(,s 1 clear(,s 1 {x 2 /, s 1 / pickup(,s 2 } on(,,stack(,, clear(,pickup(,s 2 ontable(,s 2 pickup(,s 2 clear(,s 2 handempty(s 2 on(,,stack(,, pickup(,s 2 {u 3 /, x 3 /, s 3 /s 2 } clear(,s 2 = ontable(,s 2 clear(,s 2 handempty(s 2 {s 2 /s 0 } tényklózok on(,,stack(,, pickup(,s 0 {s 2 /s 0 } Szabályalapú következtetés Megjegyzés on(,,t { x 1 /, y 1 /, t/stack(,,s 1 } on(x 1, y 1, stack(x 1, y 1, s 1 holding(, s 1 clear(, s 1 { x 2 /, s 1 / pickup(, s 2 } {u 2 /, s 1 / pickup(, s 2 } holding(x 2, pickup(x 2, s 2 clear(u 2, pickup(, s 2 Jól jönne egy kis heurisztika. Egy adott szinten ugyanazon m velet szabályait illesszük Másik állapottér-reprezentáció segíthet (Green. M veleti (hatás és keret szabályok száma általában csökkenthet Kowalski módszerével. ontable(, s 2 clear(, s 2 handempty(s 2 clear(, s 2 {s 2 /s 0 } {s 2 /s 0 } {s 2 /s 0 } {s 2 /s 0 } {s 2 /s 0 } ontable(, s 0 clear(, s 0 handempty(s 0 clear(, s

18 Kowalski reprezentációja Ötlet Túl sok szabály van, mert egy hatás-szabály több W L szabályra esik szét egy m veletnek sok keret-szabálya van F L s x u (L(u,s L(u D F (x L(u,F(x,s (másodrend logikával kellene dolgoznunk Univerzum kockák, állapotok, állítások, m veletek Predikátum szimbólumok: HOLD(állítás,állapot PT(m velet,állapot POSS(állapot Függvény szimbólum: do(m velet,állapot Tényállítás Szabályok Hatás-szabályok: HOLD(a,do(F(x,s ha a F (x HOLD(holding(x,do(pickup(x,s HOLD(on(x,y,do(stack(x,y,s HOLD(clear(x,do(stack(x,y,s... Kezd állás: HOLD(kezdet,s 0 HOLD(ontable(,s 0, kezd állapot lehetséges: POSS(s 0 Speciális nem-egyenl ségek El feltételek: HOLD(P F (x,s PT(F(x,s s x y (HOLD(holding(x,s HOLD(clear(y,s PT(stack(x,y,s Keret-szabályok: HOLD(a,s a D F (x HOLD(a,do(F(x,s s a x y (HOLD(a,s a holding(x a clear(y HOLD(a,do(stack(x,y,s Lépés-szabály: POSS(s PT(m,s POSS(do(m,s élállítás célállítás fenn áll a célállapotban és a célállapot lehetséges t (POSS(t HOLD(cél,t : t (POSS(t HOLD(on(,,t

Cselekvési tervek generálása a robotikában

Cselekvési tervek generálása a robotikában Cselekvési tervek generálása a robotikában Nagy Tímea, T Régeni Ágnes Robotika bevezető Meghatároz rozás Osztályoz lyozás Jellemzők Robotgeneráci ciók Tartalom Cselekvési si tervek Bevezető Algoritmusok

Részletesebben

II. Szabályalapú következtetés

II. Szabályalapú következtetés Szabályalapú következtetés lényege II. Szabályalapú következtetés Szabályalapú technikáknál az ismereteket vagy ha-akkor szerkezetű kal, vagy feltétel nélküli tényállításokkal írják le. a feladat megoldásához

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 007/008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció i stratégiák Szemantikus hálók / Keretrendszerek

Részletesebben

II. Állapottér-reprezentáció

II. Állapottér-reprezentáció II. Állapottér-reprezentáció 1 Állapottér-reprezentáció elemei Állapottér: a feladat homlokterében álló adategyüttes (objektum) lehetséges értékeinek (állapotainak) halmaza lényegében egyetlen típusérték-halmaz

Részletesebben

III. Szabályalapú logikai következtetés

III. Szabályalapú logikai következtetés Speciális szabályalapú következtetés III. Szabályalapú logikai következtetés Ismeretek (tények, szabályok, cél) elsőrendű logikai formulák. Ezek az állítások eredeti formájukat megőrzik, ami másodlagos

Részletesebben

2. Visszalépéses stratégia

2. Visszalépéses stratégia 2. Visszalépéses stratégia A visszalépéses keres rendszer olyan KR, amely globális munkaterülete: út a startcsúcsból az aktuális csúcsba (ezen kívül a még ki nem próbált élek nyilvántartása) keresés szabályai:

Részletesebben

ÍTÉLETKALKULUS (NULLADRENDŰ LOGIKA)

ÍTÉLETKALKULUS (NULLADRENDŰ LOGIKA) ÍTÉLETKALKULUS SZINTAXIS ÍTÉLETKALKULUS (NULLADRENDŰ LOGIKA) jelkészlet elválasztó jelek: ( ) logikai műveleti jelek: ítéletváltozók (logikai változók): p, q, r,... ítéletkonstansok: T, F szintaxis szabályai

Részletesebben

Adatszerkezetek és algoritmusok

Adatszerkezetek és algoritmusok 2009. november 13. Ismétlés El z órai anyagok áttekintése Ismétlés Specikáció Típusok, kifejezések, m veletek, adatok ábrázolása, típusabsztakció Vezérlési szerkezetek Függvények, paraméterátadás, rekurziók

Részletesebben

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika Hatodik el oad as 1/33

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika Hatodik el oad as 1/33 1/33 Logika és számításelmélet I. rész Logika Hatodik előadás Tartalom 2/33 Elsőrendű rezolúciós kalkulus - előkészítő fogalmak Prenex formula, Skolem normálforma 3/33 Eldönthető formulaosztályok keresése

Részletesebben

ZH feladatok megoldásai

ZH feladatok megoldásai ZH feladatok megoldásai A CSOPORT 5. Írja le, hogy milyen szabályokat tartalmazhatnak az egyes Chomskynyelvosztályok (03 típusú nyelvek)! (4 pont) 3. típusú, vagy reguláris nyelvek szabályai A ab, A a

Részletesebben

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Logika és érveléstechnika NULLADREND LOGIKA 1. Készítette: Szakmai felel s: 2011. február Készült a következ m felhasználásával: Ruzsa

Részletesebben

Chomsky-féle hierarchia

Chomsky-féle hierarchia http://www.cs.ubbcluj.ro/~kasa/formalis.html Chomsky-féle hierarchia G = (N, T, P, S) nyelvtan: 0-s típusú (általános vagy mondatszerkezet ), ha semmilyen megkötést nem teszünk a helyettesítési szabályaira.

Részletesebben

30. ERŐSEN ÜSSZEFÜGGŐ KOMPONENSEK

30. ERŐSEN ÜSSZEFÜGGŐ KOMPONENSEK 30. ERŐSEN ÜSSZEFÜGGŐ KOMPONENSEK A gráfos alkalmazások között is találkozunk olyan problémákkal, amelyeket megoldását a részekre bontott gráfon határozzuk meg, majd ezeket alkalmas módon teljes megoldássá

Részletesebben

Logika és informatikai alkalmazásai

Logika és informatikai alkalmazásai Logika és informatikai alkalmazásai 9. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2011 tavasz Irodalom Szükséges elmélet a mai gyakorlathoz Előadás

Részletesebben

Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére

Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére Tamaga István Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére modell Készítsük el egy épít ipari kivitelezés gráfelméleti modelljét! Ekkor a kivitelezést megfeleltetjük egy gráfnak,

Részletesebben

L'Hospital-szabály. 2015. március 15. ln(x 2) x 2. ln(x 2) = ln(3 2) = ln 1 = 0. A nevez határértéke: lim. (x 2 9) = 3 2 9 = 0.

L'Hospital-szabály. 2015. március 15. ln(x 2) x 2. ln(x 2) = ln(3 2) = ln 1 = 0. A nevez határértéke: lim. (x 2 9) = 3 2 9 = 0. L'Hospital-szabály 25. március 5.. Alapfeladatok ln 2. Feladat: Határozzuk meg a határértéket! 3 2 9 Megoldás: Amint a korábbi határértékes feladatokban, els ként most is a határérték típusát kell megvizsgálnunk.

Részletesebben

Haladók III. kategória 2. (dönt ) forduló

Haladók III. kategória 2. (dönt ) forduló Haladók III. kategória 2. (dönt ) forduló 1. Tetsz leges n pozitív egész számra jelölje f (n) az olyan 2n-jegy számok számát, amelyek megegyeznek az utolsó n számjegyükb l alkotott szám négyzetével. Határozzuk

Részletesebben

Függvények július 13. f(x) = 1 x+x 2 f() = 1 ()+() 2 f(f(x)) = 1 (1 x+x 2 )+(1 x+x 2 ) 2 Rendezés után kapjuk, hogy:

Függvények július 13. f(x) = 1 x+x 2 f() = 1 ()+() 2 f(f(x)) = 1 (1 x+x 2 )+(1 x+x 2 ) 2 Rendezés után kapjuk, hogy: Függvények 015. július 1. 1. Feladat: Határozza meg a következ összetett függvényeket! f(x) = cos x + x g(x) = x f(g(x)) =? g(f(x)) =? Megoldás: Összetett függvény el állításához a küls függvényben a független

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus hálók

Részletesebben

Diszkrét matematika 1. középszint

Diszkrét matematika 1. középszint Diszkrét matematika 1. középszint 2017. sz 1. Diszkrét matematika 1. középszint 3. el adás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján Komputeralgebra

Részletesebben

Logika és informatikai alkalmazásai kiskérdések február Mikor mondjuk, hogy az F formula a G-nek részformulája?

Logika és informatikai alkalmazásai kiskérdések február Mikor mondjuk, hogy az F formula a G-nek részformulája? ,,Alap kiskérdések Logika és informatikai alkalmazásai kiskérdések 2012. február 19. 1. Hogy hívjuk a 0 aritású függvényjeleket? 2. Definiálja a termek halmazát. 3. Definiálja a formulák halmazát. 4. Definiálja,

Részletesebben

Automatikus következtetés

Automatikus következtetés Automatikus következtetés 1. Rezolúció Feladat: A 1 : Ha süt a nap, akkor Péter strandra megy. A 2 : Ha Péter strandra megy, akkor úszik. A 3 : Péternek nincs lehetősége otthon úszni. Lássuk be, hogy ezekből

Részletesebben

Elsőrendű logika. Mesterséges intelligencia március 28.

Elsőrendű logika. Mesterséges intelligencia március 28. Elsőrendű logika Mesterséges intelligencia 2014. március 28. Bevezetés Ítéletkalkulus: deklaratív nyelv (mondatok és lehetséges világok közti igazságrelációk) Részinformációkat is kezel (diszjunkció, negáció)

Részletesebben

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok. 2015. április 11. 1. Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok. 2015. április 11. 1. Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját! Taylor-polinomok 205. április.. Alapfeladatok. Feladat: Írjuk fel az fx) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját! Megoldás: A feladatot kétféle úton is megoldjuk. Az els megoldásban induljunk el

Részletesebben

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Logika és érveléstechnika NULLADREND LOGIKA 3. Készítette: Szakmai felel s: 2011. február Készült a következ m felhasználásával: Ruzsa

Részletesebben

A matematika nyelvér l bevezetés

A matematika nyelvér l bevezetés A matematika nyelvér l bevezetés Wettl Ferenc 2012-09-06 Wettl Ferenc () A matematika nyelvér l bevezetés 2012-09-06 1 / 19 Tartalom 1 Matematika Matematikai kijelentések 2 Logikai m veletek Állítások

Részletesebben

Logikai ágensek. Mesterséges intelligencia március 21.

Logikai ágensek. Mesterséges intelligencia március 21. Logikai ágensek Mesterséges intelligencia 2014. március 21. Bevezetés Eddigi példák tudásra: állapotok halmaza, lehetséges operátorok, ezek költségei, heurisztikák Feltételezés: a világ (lehetséges állapotok

Részletesebben

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/a/KMR-2009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363 1/6 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái 46/6 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció stratégiák Szemantikus hálók

Részletesebben

Mesterséges intelligencia 1 előadások

Mesterséges intelligencia 1 előadások VÁRTERÉSZ MAGDA Mesterséges intelligencia 1 előadások 2006/07-es tanév Tartalomjegyzék 1. A problémareprezentáció 4 1.1. Az állapottér-reprezentáció.................................................. 5

Részletesebben

2. Visszalépéses keresés

2. Visszalépéses keresés 2. Visszalépéses keresés Visszalépéses keresés A visszalépéses keresés egy olyan KR, amely globális munkaterülete: egy út a startcsúcsból az aktuális csúcsba (az útról leágazó még ki nem próbált élekkel

Részletesebben

VII. Keretalapú ismeretábrázolás

VII. Keretalapú ismeretábrázolás Collins és Quillian kísérlete VII. Keretalapú ismeretábrázolás Tud-e a kanári énekelni? 1.3 mp Képes-e a kanári? 1.4 mp Van-e a kanárinak bőre? 1.5 mp A kanári egy kanári? 1.0 mp A kanári egy madár? 1.2

Részletesebben

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2017/2018-as tanév 2. forduló Haladók II. kategória

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2017/2018-as tanév 2. forduló Haladók II. kategória Bolyai János Matematikai Társulat Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 017/018-as tanév. forduló Haladók II. kategória Megoldások és javítási útmutató 1. Egy tanár kijavította egy 1 f s csoport dolgozatait.

Részletesebben

Gráfkeresések A globális munkaterületén a startcsúcsból kiinduló már feltárt utak találhatók (ez az ún. kereső gráf), külön megjelölve az utak azon

Gráfkeresések A globális munkaterületén a startcsúcsból kiinduló már feltárt utak találhatók (ez az ún. kereső gráf), külön megjelölve az utak azon ÖSSZEFOGLALÁS Az MI az intelligens gondolkodás számítógépes reprodukálása szempontjából hasznos elveket, módszereket, technikákat kutatja, fejleszti, rendszerezi. Miről ismerhető fel az MI? Megoldandó

Részletesebben

Mesterséges intelligencia. Gregorics Tibor people.inf.elte.hu/gt/mi

Mesterséges intelligencia. Gregorics Tibor people.inf.elte.hu/gt/mi people.inf.elte.hu/gt/mi Szakirodalom Könyvek Fekete István - - Nagy Sára: Bevezetés a mesterséges intelligenciába, LSI Kiadó, Budapest, 1990, 1999. ELTE-Eötvös Kiadó, Budapest, 2006. Russel, J. S., Norvig,

Részletesebben

Cselekvési tervek generálása. Máté Annamária

Cselekvési tervek generálása. Máté Annamária Cselekvési tervek generálása Máté Annamária Tartalom Általánosan a cselekvés tervezésről Értelmezés, megközelítés Klasszikus modellek Mint keresés Mint logikai következtetés Alapvető feltevések és fogalmak

Részletesebben

Predikátumkalkulus. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. Vizsgáljuk meg a következ két kijelentést.

Predikátumkalkulus. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. Vizsgáljuk meg a következ két kijelentést. Predikátumkalkulus Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. 1. Bevezet Vizsgáljuk meg a következ két kijelentést. Minden almához tartozik egy fa, amir l leesett.

Részletesebben

Relációk. 1. Descartes-szorzat. 2. Relációk

Relációk. 1. Descartes-szorzat. 2. Relációk Relációk Descartes-szorzat. Relációk szorzata, inverze. Relációk tulajdonságai. Ekvivalenciareláció, osztályozás. Részbenrendezés, Hasse-diagram. 1. Descartes-szorzat 1. Deníció. Tetsz leges két a, b objektum

Részletesebben

Matematikai logika. 3. fejezet. Logikai m veletek, kvantorok 3-1

Matematikai logika. 3. fejezet. Logikai m veletek, kvantorok 3-1 3. fejezet Matematikai logika Logikai m veletek, kvantorok D 3.1 A P és Q elemi ítéletekre vonatkozó logikai alapm veleteket (konjunkció ( ), diszjunkció ( ), implikáció ( ), ekvivalencia ( ), negáció

Részletesebben

Elérhetőségi analízis Petri hálók dinamikus tulajdonságai

Elérhetőségi analízis Petri hálók dinamikus tulajdonságai Elérhetőségi analízis Petri hálók dinamikus tulajdonságai dr. Bartha Tamás Dr. Pataricza András BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Petri hálók vizsgálata Az elemzés mélysége szerint: Vizsgálati

Részletesebben

Mesterséges intelligencia

Mesterséges intelligencia Mesterséges intelligencia Problémák és az útkeresések kapcsolata Az MI problémái, hogy a megoldandó feladatai nehezek, hatalmas a lehetséges válaszok tere (problématér), a helyes válaszok megtalálása intuíciót,

Részletesebben

Függvények határértéke, folytonossága

Függvények határértéke, folytonossága Függvények határértéke, folytonossága 25. február 22.. Alapfeladatok. Feladat: Határozzuk meg az f() = 23 4 5 3 + 9 a végtelenben és a mínusz végtelenben! függvény határértékét Megoldás: Vizsgáljuk el

Részletesebben

Predikátumkalkulus. 1. Bevezet. 2. Predikátumkalkulus, formalizálás. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák.

Predikátumkalkulus. 1. Bevezet. 2. Predikátumkalkulus, formalizálás. Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. Predikátumkalkulus Predikátumkalkulus alapfogalmai, formalizálás, tagadás, logikailag igaz formulák. 1. Bevezet Nézzük meg a következ két kijelentést: Minden almához tartozik egy fa, amir l leesett. Bármely

Részletesebben

ÖSSZEFOGLALÁS a Bsc záróvizsga mesterséges intelligenciáról szóló témaköréhez

ÖSSZEFOGLALÁS a Bsc záróvizsga mesterséges intelligenciáról szóló témaköréhez ÖSSZEFOGLALÁS a Bsc záróvizsga mesterséges intelligenciáról szóló témaköréhez Az MI az informatikának az a területe, amelyik az intelligens gondolkodás számítógépes reprodukálása szempontjából hasznos

Részletesebben

Logikai következmény, tautológia, inkonzisztens, logikai ekvivalencia, normálformák

Logikai következmény, tautológia, inkonzisztens, logikai ekvivalencia, normálformák 08EMVI3b.nb 1 In[2]:= Theorema Ítéletlogika 1 Ismétlés Szintaxis Szemantika Logikai következmény, tautológia, inkonzisztens, logikai ekvivalencia, normálformák 2 Kalkulusok Kalkulus Levezethetõség Dedukciós

Részletesebben

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7. Problémamegoldás kereséssel Mesterséges intelligencia 2014. március 7. Bevezetés Problémamegoldó ágens Kívánt állapotba vezető cselekvéseket keres Probléma megfogalmazása Megoldás megfogalmazása Keresési

Részletesebben

Bisonc++ tutorial. Dévai Gergely. A szabály bal- és jobboldalát : választja el egymástól. A szabályalternatívák sorozatát ; zárja le.

Bisonc++ tutorial. Dévai Gergely. A szabály bal- és jobboldalát : választja el egymástól. A szabályalternatívák sorozatát ; zárja le. Bisonc++ tutorial Dévai Gergely A Bisonc++ egy szintaktikuselemz -generátor: egy környezetfüggetlen nyelvtanból egy C++ programot generál, ami egy tokensorozat szintaktikai helyességét képes ellen rizni.

Részletesebben

Keresések Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia

Keresések Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia Keresések ADAT := kezdeti érték while terminálási feltétel(adat) loop SELECT SZ FROM alkalmazható szabályok ADAT := SZ(ADAT) endloop KR vezérlési szintjei vezérlési stratégia általános modellfüggő heurisztikus

Részletesebben

Struktúra nélküli adatszerkezetek

Struktúra nélküli adatszerkezetek Struktúra nélküli adatszerkezetek Homogén adatszerkezetek (minden adatelem azonos típusú) osztályozása Struktúra nélküli (Nincs kapcsolat az adatelemek között.) Halmaz Multihalmaz Asszociatív 20:24 1 A

Részletesebben

Deníciók és tételek a beugró vizsgára

Deníciók és tételek a beugró vizsgára Deníciók és tételek a beugró vizsgára (a szóbeli viszgázás jogáért) Utolsó módosítás: 2008. december 2. 2 Bevezetés Számítási problémának nevezünk egy olyan, a matematika nyelvén megfogalmazott kérdést,

Részletesebben

A logikai következmény

A logikai következmény Logika 3 A logikai következmény A logika egyik feladata: helyes következtetési sémák kialakítása. Példa következtetésekre : Minden veréb madár. Minden madár gerinces. Minden veréb gerinces 1.Feltétel 2.Feltétel

Részletesebben

, , A

, , A MI Nagy ZH, 2011. nov. 4., 14.15-16, A és B csoport - Megoldások A/1. Milyen ágenskörnyezetrıl azt mondjuk, hogy nem hozzáférhetı? Adjon példát egy konkrét ágensre, problémára és környezetre, amire igaz

Részletesebben

Java programozási nyelv

Java programozási nyelv Java programozási nyelv 2. rész Vezérlő szerkezetek Nyugat-Magyarországi Egyetem Faipari Mérnöki Kar Informatikai Intézet Soós Sándor 2005. szeptember A Java programozási nyelv Soós Sándor 1/23 Tartalomjegyzék

Részletesebben

MATEMATIKA. 5 8. évfolyam

MATEMATIKA. 5 8. évfolyam MATEMATIKA 5 8. évfolyam Célok és feladatok A matematikatanítás célja és ennek kapcsán feladata: megismertetni a tanulókat az őket körülvevő konkrét környezet mennyiségi és térbeli viszonyaival, megalapozni

Részletesebben

Logikai programozás ADMINISZTRATÍV KÉRDÉSEK KÖVETELMÉNYRENDSZER FŐBB PONTOK NÉHÁNY BIZTATÓ SZÓ

Logikai programozás ADMINISZTRATÍV KÉRDÉSEK KÖVETELMÉNYRENDSZER FŐBB PONTOK NÉHÁNY BIZTATÓ SZÓ Logikai programozás ADMINISZTRATÍV KÉRDÉSEK Bármilyen kérdéssel (akár tananyag, akár nem), örömmel, bánattal: achs.agnes@gmail.com (Ha két napon belül nem válaszolok, akkor kérek egy figyelmeztető levelet.

Részletesebben

bármely másikra el lehessen jutni. A vállalat tudja, hogy tetszőlegesen adott

bármely másikra el lehessen jutni. A vállalat tudja, hogy tetszőlegesen adott . Minimális súlyú feszítő fa keresése Képzeljük el, hogy egy útépítő vállalat azt a megbízást kapja, hogy építsen ki egy úthálózatot néhány település között (a települések között jelenleg nincs út). feltétel

Részletesebben

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1

Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1 Megoldott feladatok 00. november 0.. Feladat: Vizsgáljuk az a n = n+ n+ sorozat monotonitását, korlátosságát és konvergenciáját. Konvergencia esetén számítsuk ki a határértéket! : a n = n+ n+ = n+ n+ =

Részletesebben

rank(a) == rank([a b])

rank(a) == rank([a b]) Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldása a Matlabban Lineáris algebrai egyenletrendszerek a Matlabban igen egyszer en oldhatók meg. Legyen A az egyenletrendszer m-szer n-es együtthatómátrixa, és

Részletesebben

Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 07

Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 07 Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 0 Keresőfák Fák Fa: összefüggő, körmentes gráf, melyre igaz, hogy: - (Általában) egy gyökér csúcsa van, melynek 0 vagy több részfája van - Pontosan egy út vezet

Részletesebben

Adatbázisok elmélete 12. előadás

Adatbázisok elmélete 12. előadás Adatbázisok elmélete 12. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu http://www.cs.bme.hu/ kiskat 2005 ADATBÁZISOK ELMÉLETE

Részletesebben

Egyváltozós függvények 1.

Egyváltozós függvények 1. Egyváltozós függvények 1. Filip Ferdinánd filip.ferdinand@bgk.uni-obuda.hu siva.banki.hu/jegyzetek 015 szeptember 1. Filip Ferdinánd 015 szeptember 1. Egyváltozós függvények 1. 1 / 5 Az el adás vázlata

Részletesebben

Logika és informatikai alkalmazásai

Logika és informatikai alkalmazásai Logika és informatikai alkalmazásai 9. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2008 tavasz Egy HF múlt hétről HF1. a) Egyesíthető: s = [y/f(x,

Részletesebben

A szemantikus elemzés elmélete. Szemantikus elemzés (attribútum fordítási grammatikák) A szemantikus elemzés elmélete. A szemantikus elemzés elmélete

A szemantikus elemzés elmélete. Szemantikus elemzés (attribútum fordítási grammatikák) A szemantikus elemzés elmélete. A szemantikus elemzés elmélete A szemantikus elemzés elmélete Szemantikus elemzés (attribútum fordítási grammatikák) a nyelvtan szabályait kiegészítjük a szemantikus elemzés tevékenységeivel fordítási grammatikák Fordítóprogramok előadás

Részletesebben

MATEMATIKA A és B variáció

MATEMATIKA A és B variáció MATEMATIKA A és B variáció A Híd 2. programban olyan fiatalok vesznek részt, akik legalább elégséges érdemjegyet kaptak matematikából a hatodik évfolyam végén. Ezzel együtt az adatok azt mutatják, hogy

Részletesebben

5. SOR. Üres: S Sorba: S E S Sorból: S S E Első: S E

5. SOR. Üres: S Sorba: S E S Sorból: S S E Első: S E 5. SOR A sor adatszerkezet is ismerős a mindennapokból, például a várakozási sornak számos előfordulásával van dolgunk, akár emberekről akár tárgyakról (pl. munkadarabokról) legyen szó. A sor adattípus

Részletesebben

5. előadás. Programozás-elmélet. Programozás-elmélet 5. előadás

5. előadás. Programozás-elmélet. Programozás-elmélet 5. előadás Elemi programok Definíció Az S A A program elemi, ha a A : S(a) { a, a, a, a,..., a, b b a}. A definíció alapján könnyen látható, hogy egy elemi program tényleg program. Speciális elemi programok a kövekezők:

Részletesebben

Logika és informatikai alkalmazásai

Logika és informatikai alkalmazásai Logika és informatikai alkalmazásai 1. gyakorlat Németh L. Zoltán http://www.inf.u-szeged.hu/~zlnemeth SZTE, Informatikai Tanszékcsoport 2008 tavasz Követelmények A tárgy (ea+gyak) teljesítésének követlményeit

Részletesebben

(1 + (y ) 2 = f(x). Határozzuk meg a rúd alakját, ha a nyomaték eloszlás. (y ) 2 + 2yy = 0,

(1 + (y ) 2 = f(x). Határozzuk meg a rúd alakját, ha a nyomaték eloszlás. (y ) 2 + 2yy = 0, Feladatok az 5. hétre. Eredményekkel és kidolgozott megoldásokkal. Oldjuk meg az alábbi másodrend lineáris homogén d.e. - et, tudva, hogy egy megoldása az y = x! x y xy + y = 0.. Oldjuk meg a következ

Részletesebben

ROBOTIKA. Kürti. Levente

ROBOTIKA. Kürti. Levente ROBOTIKA Kürti Levente Megnevezés Robot: a cseh robota szóból származik = munka teljes egész szében ember által készk szített szerkezetek mozogni tudnak, a mozgásban több t szabadságfokkal rendelkeznek

Részletesebben

Adatszerkezetek és algoritmusok

Adatszerkezetek és algoritmusok 2010. január 8. Bevezet El z órák anyagainak áttekintése Ismétlés Adatszerkezetek osztályozása Sor, Verem, Lengyelforma Statikus, tömbös reprezentáció Dinamikus, láncolt reprezentáció Láncolt lista Lassú

Részletesebben

Algoritmuselmélet 2. előadás

Algoritmuselmélet 2. előadás Algoritmuselmélet 2. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Február 12. ALGORITMUSELMÉLET 2. ELŐADÁS 1 Buborék-rendezés

Részletesebben

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett!

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett! nomosztással a megoldást visszavezethetjük egy alacsonyabb fokú egyenlet megoldására Mivel a 4 6 8 6 egyenletben az együtthatók összege 6 8 6 ezért az egyenletnek gyöke az (mert esetén a kifejezés helyettesítési

Részletesebben

HALMAZELMÉLET feladatsor 1.

HALMAZELMÉLET feladatsor 1. HALMAZELMÉLET feladatsor 1. Egy (H,, ) algebrai struktúra háló, ha (H, ) és (H, ) kommutatív félcsoport, és teljesül az ún. elnyelési tulajdonság: A, B H: A (A B) = A, A (A B) = A. A (H,, ) háló korlátos,

Részletesebben

AZ INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI

AZ INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI AZ INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI Előadó: Dr. Mihálydeák Tamás Sándor Gyakorlatvezető: Kovács Zita 2017/2018. I. félév 4. gyakorlat Interpretáció A ϱ függvényt az L (0) = LC, Con, Form nulladrendű nyelv egy

Részletesebben

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén Dombi József Szegedi Tudományegyetem Bevezetés - ID3 (Iterative Dichotomiser 3) Az ID algoritmusok egy elemhalmaz felhasználásával

Részletesebben

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function)

értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) Genetikus algoritmusok globális optimalizálás sok lehetséges megoldás közül keressük a legjobbat értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) populáció kiválasztjuk a legrátermettebb egyedeket

Részletesebben

Relációk. 1. Descartes-szorzat

Relációk. 1. Descartes-szorzat Relációk Descartes-szorzat. Relációk szorzata, inverze. Relációk tulajdonságai. Ekvivalenciareláció, osztályozás. Részbenrendezés, Hasse-diagram.. Descartes-szorzat A kurzuson már megtanultuk mik a halmazok

Részletesebben

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus

Ítéletkalkulus. 1. Bevezet. 2. Ítéletkalkulus Ítéletkalkulus Logikai alapfogalmak, m veletek, formalizálás, logikai ekvivalencia, teljes diszjunktív normálforma, tautológia. 1. Bevezet A matematikai logikában az állításoknak nem a tényleges jelentésével,

Részletesebben

Modellezés Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia

Modellezés Gregorics Tibor Mesterséges intelligencia Modellezés 1. Állapottér-reprezentáció Állapottér: a probléma leírásához szükséges adatok által felvett érték-együttesek (azaz állapotok) halmaza az állapot többnyire egy összetett szerkezetű érték gyakran

Részletesebben

Modellellenőrzés. dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Modellellenőrzés. dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Modellellenőrzés dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Mit szeretnénk elérni? Informális vagy félformális tervek Informális követelmények Formális modell: KS, LTS, TA

Részletesebben

A két csapatra osztás leggyakoribb megvalósításai: Lyukas teli (vagy sima vagy nem lyukas)

A két csapatra osztás leggyakoribb megvalósításai: Lyukas teli (vagy sima vagy nem lyukas) Eredeti forrás: Pintér Klára: Játsszunk Dienes Zoltán Pál logikai készletével! http://www.jgypk.u-szeged.hu/methodus/pinter-klara-jatsszunk-logikat-logikai-keszlettel/ A logikai készlet lapjaival kapcsolatos

Részletesebben

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 2. estis képzés Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 11. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék

Részletesebben

Kiterjesztések sek szemantikája

Kiterjesztések sek szemantikája Kiterjesztések sek szemantikája Példa D Integer = {..., -1,0,1,... }; D Boolean = { true, false } D T1... T n T = D T 1... D Tn D T Az összes függvf ggvény halmaza, amelyek a D T1,..., D Tn halmazokból

Részletesebben

Robotok inverz geometriája

Robotok inverz geometriája Robotok inverz geometriája. A gyakorlat célja Inverz geometriai feladatot megvalósító függvények implementálása. A megvalósított függvénycsomag tesztelése egy kétszabadságfokú kar előírt végberendezés

Részletesebben

A Formális nyelvek vizsga teljesítése. a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon:

A Formális nyelvek vizsga teljesítése. a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon: A Formális nyelvek vizsga teljesítése a) Normál A vizsgán 60 pont szerezhet, amely két 30 pontos részb l áll össze az alábbi módon: 1. Öt rövid kérdés megválaszolása egyenként 6 pontért, melyet minimum

Részletesebben

Függvények július 13. Határozza meg a következ határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. x 7 x 15 x ) = (2 + 0) = lim.

Függvények július 13. Határozza meg a következ határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. x 7 x 15 x ) = (2 + 0) = lim. Függvények 205. július 3. Határozza meg a következ határértékeket!. Feladat: 2. Feladat: 3. Feladat: 4. Feladat: (2 + 7 5 ) (2 + 7 5 ) (2 + 0 ) (2 + 7 5 ) (2 + 7 5 ) (2 + 0) (2 + 0 7 5 ) (2 + 0 7 5 ) (2

Részletesebben

1. tétel - Gráfok alapfogalmai

1. tétel - Gráfok alapfogalmai 1. tétel - Gráfok alapfogalmai 1. irányítatlan gráf fogalma A G (irányítatlan) gráf egy (Φ, E, V) hátmas, ahol E az élek halmaza, V a csúcsok (pontok) halmaza, Φ: E {V-beli rendezetlen párok} illeszkedési

Részletesebben

JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN

JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN Supporting Top-k item exchange recommendations in large online communities Barabás Gábor Nagy Dávid Nemes Tamás Probléma Cserekereskedelem

Részletesebben

Matematikai logika. Nagy Károly 2009

Matematikai logika. Nagy Károly 2009 Matematikai logika előadások összefoglalója (Levelezős hallgatók számára) Nagy Károly 2009 1 1. Elsőrendű nyelvek 1.1. Definíció. Az Ω =< Srt, Cnst, F n, P r > komponensekből álló rendezett négyest elsőrendű

Részletesebben

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Diszkrét matematika 2.C szakirány Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 4. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2017.

Részletesebben

Matematikai és matematikai statisztikai alapismeretek

Matematikai és matematikai statisztikai alapismeretek Kézirat a Matematikai és matematikai statisztikai alapismeretek című előadáshoz Dr. Győri István NEVELÉSTUDOMÁNYI PH.D. PROGRM 1999/2000 1 1. MTEMTIKI LPOGLMK 1.1. Halmazok Halmazon mindig bizonyos dolgok

Részletesebben

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2. Bázistranszformáció és alkalmazásai 2. Lineáris algebra gyakorlat Összeállította: Bogya Norbert Tartalomjegyzék 1 Mátrix rangja 2 Mátrix inverze 3 Mátrixegyenlet Mátrix rangja Tartalom 1 Mátrix rangja

Részletesebben

Tárgy. Forgóasztal. Lézer. Kamera 3D REKONSTRUKCIÓ LÉZERES LETAPOGATÁSSAL

Tárgy. Forgóasztal. Lézer. Kamera 3D REKONSTRUKCIÓ LÉZERES LETAPOGATÁSSAL 3D REKONSTRUKCIÓ LÉZERES LETAPOGATÁSSAL. Bevezetés A lézeres letapogatás a ma elérhet legpontosabb 3D-s rekonstrukciót teszi lehet vé. Alapelve roppant egyszer : egy lézeres csíkkal megvilágítjuk a tárgyat.

Részletesebben

Amortizációs költségelemzés

Amortizációs költségelemzés Amortizációs költségelemzés Amennyiben műveleteknek egy M 1,...,M m sorozatának a futási idejét akarjuk meghatározni, akkor egy lehetőség, hogy külön-külön minden egyes művelet futási idejét kifejezzük

Részletesebben

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához A. Grama, A. Gupta, G. Karypis és V. Kumar: Introduction to Parallel Computing, Addison Wesley, 2003. könyv anyaga alapján A kereső eljárások

Részletesebben

Feladatok, amelyek gráfokkal oldhatók meg 1) A königsbergi hidak problémája (Euler-féle probléma) a

Feladatok, amelyek gráfokkal oldhatók meg 1) A königsbergi hidak problémája (Euler-féle probléma) a Feladatok, amelyek gráfokkal oldhatók meg ) A königsbergi hidak problémája (Euler-féle probléma) a b d c A megfelelő gráf: d a b c ) Egy szórakoztató feladat (Hamilton-féle probléma) Helyezzük el az,,,...,

Részletesebben

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós

MBNK12: Permutációk (el adásvázlat, április 11.) Maróti Miklós MBNK12: Permutációk el adásvázlat 2016 április 11 Maróti Miklós 1 Deníció Az A halmaz permutációin a π : A A bijektív leképezéseket értjünk Tetsz leges n pozitív egészre az {1 n} halmaz összes permutációinak

Részletesebben

Iványi Antal alkotó szerkeszt INFORMATIKAI ALGORITMUSOK

Iványi Antal alkotó szerkeszt INFORMATIKAI ALGORITMUSOK Iványi Antal alkotó szerkeszt INFORMATIKAI ALGORITMUSOK mondat Kiadó Vác, 2013 A könyv a Nemzeti Kulturalis Alap támogatásával készült. Alkotó szerkeszt : Iványi Antal Szerz k: Mira-Cristiana Anisiu (35.

Részletesebben

Programkonstrukciók A programkonstrukciók programfüggvényei Levezetési szabályok. 6. előadás. Programozás-elmélet. Programozás-elmélet 6.

Programkonstrukciók A programkonstrukciók programfüggvényei Levezetési szabályok. 6. előadás. Programozás-elmélet. Programozás-elmélet 6. Programkonstrukciók Definíció Legyen π feltétel és S program A-n. A DO A A relációt az S-ből a π feltétellel képezett ciklusnak nevezzük, és (π, S)-sel jelöljük, ha 1. a / [π] : DO (a) = { a }, 2. a [π]

Részletesebben

3. előadás. Programozás-elmélet. A változó fogalma Kiterjesztések A feladat kiterjesztése A program kiterjesztése Kiterjesztési tételek Példa

3. előadás. Programozás-elmélet. A változó fogalma Kiterjesztések A feladat kiterjesztése A program kiterjesztése Kiterjesztési tételek Példa A változó fogalma Definíció Legyen A = A 1 A 2... A n állapottér. A pr Ai projekciós függvényeket változóknak nevezzük: : A A i pr Ai (a) = a i ( a = (a 1, a 2,..., a n ) A). A változók jelölése: v i =

Részletesebben