Intelligens Rendszerek I. Ágensek



Hasonló dokumentumok
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet. Intelligens ágensek. Dr. Seebauer Márta. főiskolai tanár

Intelligens ágensek. Mesterséges intelligencia február 28.

MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL. alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek

Ágens technológiák. Starkné dr. Werner Ágnes Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia (MI)

Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik

Megerősítéses tanulás 2. előadás

Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek Ágensek, multi ágens rendszerek, tanuló ágensek p. 1/43

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

A mesterséges intelligencia alapjai, alapelvek

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

Stratégiák tanulása az agyban

Mesterséges Intelligencia MI

Járműinformatika A jármű elektronikus rendszerei

Ágensek. Mesterséges intelligencia II MEMO_01. Pletl

Autós rejtett kamera a Mio-tól. Írta: Mio május 08. szerda, 08:32

Járműinformatika Bevezetés

A fejlesztés várt eredményei a 1. évfolyam végén

Az irányítástechnika alapfogalmai Irányítástechnika MI BSc 1

Matematika. 1. osztály. 2. osztály

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE

Bevezetés az informatikába

Elektronikus Almanach

Intelligens ágensek Mesterséges Intelligencia rendszertechnikai gyökerei

Érzékelők az autonóm járművekben

A kockázatelemzés menete

Korszerű információs technológiák

Mesterséges intelligencia 3. laborgyakorlat

4. Lokalizáció Magyar Attila

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Miről lesz szó? Videó tartalom elemzés (VCA) leegyszerűsített működése Kültéri védelem Közúthálózat megfigyelés Emberszámlálás

Programozási módszertan. A gépi tanulás alapmódszerei

HU Egyesülve a sokféleségben HU A8-0005/4. Módosítás

Megerősítéses tanulás

Navigáci. stervezés. Algoritmusok és alkalmazásaik. Osváth Róbert Sorbán Sámuel

Járműinformatika A járműinformatikai fejlesztés

Logisztikai szimulációs módszerek

Méréselmélet MI BSc 1

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A 9001:2015 a kockázatközpontú megközelítést követi

Bizonytalanság. Mesterséges intelligencia április 4.

Mérési struktúrák

Adatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Intelligens Rendszerek

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft

Pneumatika az ipari alkalmazásokban

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában

Az irányítástechnika alapfogalmai

1. Magyarországi INCA-CE továbbképzés

Motorizált infravörös vonali füstérzékelő. Kiegészítő információ

Objektumorientált paradigma és programfejlesztés Bevezető

Autonóm jármű forgalomszimulátorba illesztése

Matematika. 1. évfolyam. I. félév

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Tájékoztató. Használható segédeszköz: -

Az új érettségi rendszer bevezetésének tapasztalatai

Fogalmak Navigare necesse est

Elektronikus táv kaptármérleg. helymeghatározóval, biztonsági rendszerrel és kijelzővel

Enabling and Capitalising of Urban Technologies

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

Programozás és Digitális technika I. Pógár István eng.unideb.hu/pogari

Ipari városok megújulása, városfejlesztési stratégia, köztérfejlesztés, átmeneti (alternatív) iparterület használat

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban

AZ ORSZÁGOS KOMPETENCIAMÉRÉS EREDMÉNYEI 2016/2017-ES TANÉV

Mesterséges Intelligencia (MI)

Objektumorientált Programozás III.

ÚTMUTATÓ AUTÓSOKNAK A BIZTONSÁGOS KÖZLEKEDÉSHEZ KÖZLEKEDÉSI HATÓSÁGOK VEZETÉS- TECHNIKAI KISOKOS

5. Hét Sorrendi hálózatok

Online algoritmusok. Algoritmusok és bonyolultságuk. Horváth Bálint március 30. Horváth Bálint Online algoritmusok március 30.

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László

Döntéselmélet KOCKÁZAT ÉS BIZONYTALANSÁG

I. A felfedési kockázat mérése és a mikroadatokhoz való hozzáférés jövője II. Paraadatok használata a rugalmas (responsive) mintavétel során

Bánsághi Anna 2014 Bánsághi Anna 1 of 68

Struktúra nélküli adatszerkezetek

A klasszikus közgazdaságtanon innen és túl, avagy az érem másik oldala

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

Informatika. 3. Az informatika felhasználási területei és gazdasági hatásai

Információk. Ismétlés II. Ismétlés. Ismétlés III. A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin. Algoritmus. Algoritmus ábrázolása

MINDEN ÚJ ÖTLET HÁTTERÉBEN EGY KIHÍVÁS ÁLL

Autóipari beágyazott rendszerek. Kockázatelemzés

VEGYIPARI RENDSZEREK MODELLEZÉSE

Gyártórendszerek irányítási struktúrái

A személyközlekedés minősítési rendszere

Számítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

B Biology Biológiai mintára készített, E Electronics elektronikusan működtetett, A Aesthetics esztétikusan kivitelezett, M Mechanics mechanikák.

Csatlakozási állapot megjelenítése

Megerősítéses tanulás

Előfeltétel: legalább elégséges jegy Diszkrét matematika II. (GEMAK122B) tárgyból

A Matrix-Police automatikus rendszám-azonosító berendezés rövid ismertetése

Közgazdasági elméletek. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

Orvosi Fizika és Statisztika

ProSeniis projekt. Monos János GE Healthcare

Követelmény a 6. évfolyamon félévkor matematikából

Átírás:

Intelligens Rendszerek I. Ágensek 2007/2008. tanév, I. félév Dr. Kovács Szilveszter Email: szkovacs@iit.unimiskolc.hu Miskolci Egyetem Informatikai Intézet 106. sz. szoba Tel: (46) 565111 / 2106 mellék

Intelligens ágens Az ágens fogalma A helyes cselekedet (racionalitás) Ágenstípusok Az ágens és környezete Környezettípusok Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 2.

Ágens Bármi lehet ami: érzékelői (sensors) segítségével érzékeli (percepts) környezetét és beavatkozó szervei (effectors) segítségével megváltoztatja (acting). Ágens Ember Robot Érzékelők kéz, fül, szem, stb. kamera, szenzorok, stb. Beavatkozó szervek kéz, láb motorok, manipulátorok Szoftver kódolt bitsorozat kódolt bitsorozat Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 3.

Ágens Szűkebb értelmezés: Az ágens olyan rendszer, amely környezetbe ágyazott, reaktív: érzékel és reagál, racionális: helyesen cselekszik. Lehet autonóm: saját tapasztalatai alapján, emberi beavatkozás nélkül működik. Lehet reflexszerű, cél, vagy hasznosságvezérelt. Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 4.

Cél: Az ágens jó (helyes) munkát végezzen a környezetére hatva Racionális ágens amelyik helyesen cselekszik, nem cselekszik tudatosan a célja ellen, igyekszik a legjobb megoldást választani A helyes cselekedet az, amely az ágenst a legsikeresebbé teszi lehetővé teszi teljesítménye maximalizálását Az ágensnek ismeretekkel kell rendelkeznie Hogyan döntsük el az ágens sikerességét? Cél az objektív teljesítménymérték megtalálása Meghatározó tényezők: a környezet a feladat a mérés időpontja és időtartama mire terjedjen ki a figyelme? milyen cselekvéseket képes végrehajtani? Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 5.

Teljesítménymérték példa Feladat: szemetes padló felporszívózása Elképzelhető teljesítménymértékek: feltakarított por mennyisége (becslés a tisztaság mértékére amit valójában szeretnénk) por menny. + elfogyasztott áram menny. por menny. + végrehajtás ideje Kockázat: rafinált ágens (hisz nem azt mérjük amit kellene) az eredmény értékelésének időpontja Pl. az első órában az utolsó órában átlagosan Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 6.

Ideális racionális ágens A racionalitás az elvárt siker kifejezése a megfigyelések tükrében Nem hibáztatható, ha nem vesz figyelembe olyan dolgokat, melyeket nem képes észlelni, vagy nem tesz olyan dolgokat, melyekre képtelen A racionalitás mindentudás (omniscience) (a mindentudó ágens tudná cselekedetei valódi értékét és ennek megfelelően cselekedne) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 7.

A racionalitás értelmének meghatározói A siker fokát mérő teljesítménymérték Minden amit az ágens eddig megfigyelt: (teljes észészlelési történetek) észlelési sorozat (percept sequance) Amit az ágens a környezetéről tud. Cselekvések, amiket az ágens képes végrehajtani Ideális racionális ágens Minden egyes észlelési sorozathoz az észlelés és a beépített tudás alapján minden elvárt dolgot megtesz a teljesítménymérték maximalizálásáért. Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 8.

Az észlelési szekvenciák leképezése cselekvésekre Az ágens viselkedése csak az adott pillanatig tartó észlelési szekvenciától függ Az ágens észlelési sorozatai és cselekvései közötti leképezés (mapping) írja le az ágenst Tervezés: bármely lehetséges észlelési szekvenciához meg kell határozni a cselekvést Ideális ágens ideális leképezés Leírási módszerek táblázatos gond: valamennyi lehetséges szekvenciát le kell írni algoritmikus (függvény) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 9.

Pl: Négyzetgyökvonási példa Ágens: egy számológép négyzetgyökvonási funkciója Észlelés: a leütött billentyűk által megadott szám Cselekvés: a négyzetgyök kiszámítása és az eredmény megjelenítése a kijelzőn Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 10.

Táblázatos leképezés x észlelés 1,0 1,1 1,2 z cselekvés 1,00000000000000000 1,048808848170151546 1,095445115010332226 Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 11.

Leképezés függvénnyel Pl. Newton módszerrel: double Negyzetgyok(double x) {doublez=1; //első tipp while(abs(z*zx)>1e15) { z=(z*zx)/2/z; } return z; } Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 12.

Önálló viselkedés (autonómia) Nem autonóm ágens: cselekvése csak a beépített tudáson alapszik, nem gyűjt tapasztalatokat (pl. falióra) csak az eredeti feltételek fennállásáig működik helyesen pl. ganajtúró bogár: fészek lezárása ganajcsomóval Adaptáció, tanulás szükségessége Egy rendszer olyan mértékig autonóm, amennyire viselkedését saját tapasztalatai határozzák meg Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 13.

Az intelligens ágensek struktúrája ágens = architektúra + program Architektúra a szenzoroktól érkező észleléseket elérhetővé teszi a program számára futtatja a programot továbbítja a beavatkozó szervekhez a program által előírt cselekvéseket számítógép számítógép + célhardver Ágens program Program, mely megvalósítja az észlelései sorozatok és a cselekvések közötti leképezést A tervezést meghatározzák: Észlelések Cselekvések Célok Környezet Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 14.

Példák Ágens Észlelés Cselekvés Cél Környezet orvosi diagnosztikai rendsz. szimptómák, észlelések, a páciens válaszai kérdések, tesztek, kezelések egészséges páciens, minimalizált költségek kórház, páciens műholdas képelemző rendszer változó intenzitású és színű pixelek a kép kategorizálása helyes csoportosítás képek műholdról alkatrész felszerelő robot változó intenzitású pixelek alkatrészek felvétele és sorba rendezése ládába az alkatrészek helyes ládába helyezése futószalag, alkatrészekkel Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 15.

Példák Ágens Észlelés Cselekvés Cél Környezet olajfinomító vezérlő hőmérséklet és nyomás értékek szelepek nyitása és zárása, hőm. állítás tisztaság, kihozatal és biztonság maximalizál olajfinomító interaktív nyelvoktató program begépelt szavak gyakorlatok, javaslatok, javítások a tanuló pontszámának max. tanulók halmaza taxisofőr kamerák, sebességmérő, GPS, hangradar, mikrofon kormány, gáz, fék, beszéd az utasokkal biztonságos, gyors, törvényes, kényelmes utazás, maximális haszon utak, forgalom, gyalogosok, ügyfelek Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 16.

MI célja: ágensprogramok építése Ágensprogram: belső adatstruktúrát használ új észlelés után frissíti a környezetéről eltárolt adatokat a döntéshozó eljárás megtervezi a cselekvést az új cselekvést feljegyzi az eltárolt adatok közé a cselekvés az architektúrához kerül végrehajtásra Ágenstípusok Egyszerű reflexszerű ágensek A világot nyomonkövető ágensek Célorientált ágensek Hasznosságorientált ágensek Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 17.

gens program: cselekvésválasztás keresőtáblából észlelési sorozatok és cselekvések közötti táblázatos leképezés, lehet gyors (pl. a gyökvonásnál nem tárolja se az észlelési tapasztalatokat, se a cselekvéseket) probléma: olyan észlelés érkezik, ami nem szerepel az észleléscselekvés táblában Hátrányok pl. sakk: 35 100 soros tábla pl. kamerából érkező jel: 25 kép/s (50 Mbyte/s), 1000*1000 pixel, 8 bit színinformáció és 8 bit intenzitásinformáció esetén 2 4 000 000 soros tábla Észlelési szekvenciák esetén nagy táblaméret Hosszú ideig tart elkészíteni a táblát Ha nem autonóm környezetváltozás problémája Ha autonóm, lassan tanul (nagy tábla) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 18.

Egyszerű reflexszerű ágens Feltételcselekvés szabály (conditionaction rule) (produkciós szabályok) pl. ha az előző autó fékez, akkor kezdj fékezni az embereknél a cselekvést tanult szabályok (pl. vezetés) feltétlen reflexek (pl. pislogás erős fényre) határozzák meg Működése Észleli a jelenlegi állapotot, keres egy ehhez illeszkedő szabályt, végrehajtja a szabályhoz illeszkedő cselekvést. Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 19.

Az egyszerű reflexszerű ágens sematikus struktúrája Érzékelők Feltételcselekvés szabályok Hogyan néz ki most a világ? (állapot) Cselekvés kiválasztás Környezet Ágens Beavatkozók Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 20.

A környezetet nyomonkövető ágens Gond: az érzékelők nem nyújtanak hozzáférést a világ teljes állapotához Csak az észlelésből nem határozható meg a környezet állapota A környezet nyilvántartása az ágensen belül belső állapot (internal state), hogy meg lehessen különböztetni a világ azonos észlelési bemenetet generáló, de lényegesen különböző (eltérő cselekvést igénylő) állapotait. Kétfajta tudás beépítését igényli: hogyan változik a világ függetlenül az ágenstől (pl. előzést végrehajtó autó helyzetének változása hozzánk képest) az ágens cselekvései hogyan befolyásolják a világot (pl. sávváltás után üres hely marad a korábban használt sávban) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 21.

A környezetet nyomonkövető ágens Korábbi állapot Érzékelők Hogyan változik a világ? A cselekvések hatása Hogyan néz ki most a világ? (becsült állapot) Környezet Feltételcselekvés szabályok Cselekvés kiválasztás Ágens Beavatkozók Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 22.

Célorientált ágens A környezet állapotának ismerete nem mindig elegendő a cselekvés meghatározásához (nem egyszerűen reflexszerű) pl.: a taxi egy kereszteződésbe ér, merre haladjon tovább? Cél: pl. hova szeretne eljutni az utas A cél (goal) alapján történő döntés magába foglalja a jövő figyelembevételét A lehetséges cselekvések által elérhető új állapotok becslése alapján cselekvési tervet készít Sokkal rugalmasabb mint a reflexszerű ágens (új cél esetén, új viselkedés nem kell a produkciós szabályokat megváltoztatni hozzá) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 23.

Célorientált ágens Cselekvési terv az ágens célját elérő cselekvéssorozat: keresés tervkészítés a jövő figyelembevétele új cél új viselkedés (u.a. produkciós szabályok esetén is) pl. cél: autónk ne koccanjon más autóval (vagy pl. koccanjon) gondolatmenet: ha az előző autó féklámpái világítanak akkor az le fog lassulni hogy ne ütközzenek neki is lassulnia kell akkor lassul, ha fékez (ez lehetne egy külön szabály a reflexszerű esetén: előző autó féklámpa ég neki is fékeznie kell) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 24.

A célorientált ágens struktúrája Korábbi állapot Érzékelők Hogyan változik a világ? A cselekvések hatása Hogyan néz ki most a világ? (becsült állapot) Hogyan fog kinézni, ha az A cselekvést hajtom végre? Környzet Célok Cselekvés kiválasztás Ágens Beavatkozók Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 25.

Hasznosságorientált ágens A célok önmagukban nem mindig elegendőek több cselekvéssorozat is lehetséges (több cél) Több cél közötti kompromisszumos döntés pl. sebesség és biztonságosság ellentmondása Melyik cél hasznosabb (előnyösebb)? A hasznosság (utility) egy fv. amely egy állapotot (állapot sorozatot) egy olyan számmá képez le, amely a hozzá rendelhető boldogság fokát írja le (mennyit érne, ha elérném az illető állapotot) Egymásnak ellentmondó, vagy csak részben elérhető célok számszerűen összehasonlíthatóak a hasznosságfüggvény segítségével Minden racionális ágens leírható egy hasznosságfüggvénnyel (racionális döntéseket hoz a cél a hasznosság maximalizálása) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 26.

A hasznosságorientált ágensstruktúrája Korábbi állapot Hogyan változik a világ? A cselekvések hatása Hasznosság Ágens Érzékelők Hogyan néz ki most a világ? (becsült állapot) Hogyan fog kinézni, ha az A cselekvést hajtom végre? Milyen boldog leszek egy ilyen állapotban? Cselekvés kiválasztás Beavatkozók Környzet Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 27.

Környezetek Hogyan illesszük az ágenst környezetéhez? a környezet észlelésekkel látja el az ágenst az ágens cselekvéseket hajt végre a környezetén Ágenstervezés környezetszempontból: a környezet tulajdonságai osztályozás Ágensek értékelése, összehasonlítása: tesztkörnyezet (program) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 28.

Környezetek osztályozása Hozzáférhetőség Meghatározottság Epizódszerűség Változékonyság Folytonosság Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 29.

Hozzáférhetőség Hozzáférhető (accessible): az ágens érzékelő berendezése hozzáférést nyújt környezete teljes állapotához (a környezet teljes állapota ismert) kényelmes nem kell nyilvántartson semmit a környezet változásának nyomon követéséhez Nem hozzáférhető nem ismert a környezet teljes állapota ismert gond: azonos észlelési eltérő cselekvés (valamiféle nyilvántartás kell állapot) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 30.

Meghatározottság Determinisztikus (deterministic): a környezet következő állapotát teljesen meghatározza az előző állapot és a kiválasztott cselekvések sorozata ha a környezet hozzáférhető és determinisztikus, akkor az ágens nem kell bizonytalanságot kezeljen Nem determinisztikus a környezet következő állapotát nem határozza meg az előző állapot és a kiválasztott cselekvések sorozata A nem hozzáférhető determinisztikus is ilyennek tűnik! Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 31.

Epizódszerűség Epizódszerű (episodic): az ágens tapasztalata epizódokra bontható. Minden egyes epizód az ágens észleléseiből és cselekvéseiből áll. A cselekvések minősége kizárólag az adott epizódtól függ, mivel az egyes epizódok cselekedetei nem függnek közvetlenül az előző epizódok cselekedeteitől (pl. a sakkversenyben minden játék egy epizód) Nem epizódszerű Nincs ilyen felbontás (pl. folytonosan halad) Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 32.

Változékonyság Dinamikus a környezet megváltozhat míg az ágens gondolkodik Szemidinamikus a környezet nem változik az idő előrehaladtával, de az ágens által elért teljesítmény igen Statikus a környezet nem változik az ágens gondolkodása alatt => az ágens nem kell állandóan figyelje környezetét gondolkodása alatt Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 33.

Folytonosság Diszkrét ha létezik az észlelések és cselekvések elkülönülő világosan definiált halmaza pl. sakkjátszma: véges számú lehetséges lépés Folytonos ha nem létezik pl. taxi vezetés: sebesség, a taxi helye, a többi jármű helye, stb. Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 34.

Környezetek és tulajdonságaik Környezet Hozzáférhető Epizódszerű Determinisztikus Vált. Diszkr. Sakkjátszma Sakkjátszma időméréssel Póker Taxi vezetés Orvosi diagnosztikai r. Képfeldolgozó rendszer Alkatrészfelvevő robot Olajfinomító vezérlő Nyelvoktató + + + + + + + + Stat Szem Stat Din Din Szem Din Din Din + + + Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 35.

Környezetek Az eltérő környezetek különböző ágensprogramokat igényelnek A legnehezebb a nem hozzáférhető, nem epizódszerű, dinamikus és folytonos eset Az osztályba sorolás a környezet és az ágens fogalmának meghatározásától is függ pl.: a póker determinisztikus, ha az ágens nyomon követheti a pakliban levő kártyák sorrendjét pl.: a sakk, játszma szinten nem epizódszerű, de verseny szinten minden játszma egy epizód, a sakk epizódszerűvé válik Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 36.

A környezetprogram célja Környezetszimuláció Az ágensek összehasonlítása Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 37.

A környezetprogram feladata Cél: az ágensek teljesítményének összevetése Az ágenseknek ugyanazt a kezdeti környezetállapotot adja észlelésként Cselekvéseket fogad válaszként A cselekvések alapján egy frissítő függvénnyel módosítja, majd eltárolja az egyes ágensek most már különböző környezetét Egy teljesítményfüggvénnyel értékeli az egyes ágensek eddigi tevékenységét Mindezeket ismétli a cél eléréséig Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 38.

Környezetosztály Az ágens egy környezetosztály különböző környezeteiben kell működjön A környezetprogram előre beállított valószínűséggel választ ki egy egy kezdő környezettípust Teljesítményérték vizsgálatok sorozatának átlaga alapján Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 39.

Ajánlott irodalom Jelen előadás fóliái részben az alábbi források alapján készültek: Stuart J. Russel Peter Norvig: Mesterséges Intelligencia modern megközelítésben, Panem PrenticeHall, Budapest, 2000, ISBN 963 545 241 1 Dr. Kovács Szilveszter M.I. 3. / 40.