Cselekvési tervek generálása. Máté Annamária



Hasonló dokumentumok
Cselekvési tervek generálása a robotikában

Logikai ágensek. Mesterséges intelligencia március 21.

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.

Bevezetés az informatikába

ÍTÉLETKALKULUS (NULLADRENDŰ LOGIKA)

ALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha

Szoftver-modellellenőrzés absztrakciós módszerekkel

Rekurzió. Dr. Iványi Péter

LOGIKA ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

Knoch László: Információelmélet LOGIKA

Excel 2010 függvények

Kaposi Ambrus. University of Nottingham Functional Programming Lab. Hackerspace Budapest január 6.

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

Formális módszerek GM_IN003_1 Program verifikálás, formalizmusok

Chomsky-féle hierarchia

Mesterséges Intelligencia MI

A modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika 1/36

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás

I. A DIGITÁLIS ÁRAMKÖRÖK ELMÉLETI ALAPJAI

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

Mesterséges Intelligencia Cselekvéstervezés

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika Negyedik el oad as 1/26

Logika es sz am ıt aselm elet I. r esz Logika M asodik el oad as 1/26

Az UPPAAL egyes modellezési lehetőségeinek összefoglalása. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Adaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával

NEM-DETERMINISZTIKUS PROGRAMOK HELYESSÉGE. Szekvenciális programok kategóriái. Hoare-Dijkstra-Gries módszere

Gyakorló feladatok: Formális modellek, temporális logikák, modellellenőrzés. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Véges automaták, reguláris nyelvek

GONDOLKODÁS ÉS NYELV

VII. Keretalapú ismeretábrázolás

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 13.

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Formális szemantika. Kifejezések szemantikája. Horpácsi Dániel ELTE Informatikai Kar

Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek I.

A logikai következmény

Mesterséges Intelligencia MI

Új típusú döntési fa építés és annak alkalmazása többtényezős döntés területén

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

Java programozási nyelv

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

A modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel

2. Visszalépéses keresés

Adatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)

, , A

Algoritmuselmélet. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 12.

Megerősítéses tanulás 2. előadás

5. A kiterjesztési elv, nyelvi változók

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

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter

A számítógépes nyelvészet elmélete és gyakorlata. Automaták

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben

M. 33. Határozza meg az összes olyan kétjegyű szám összegét, amelyek 4-gyel osztva maradékul 3-at adnak!

MATEMATIK A 9. évfolyam. 2. modul: LOGIKA KÉSZÍTETTE: VIDRA GÁBOR

Programozási Módszertan definíciók, stb.

Állapottér-reprezentálható problémák

Állapottér-reprezentálható problémák

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

Azonos és egymással nem kölcsönható részecskékből álló kvantumos rendszer makrókanónikus sokaságban.

9. előadás. Programozás-elmélet. Programozási tételek Elemi prog. Sorozatszámítás Eldöntés Kiválasztás Lin. keresés Megszámolás Maximum.

Master of Arts. International Hotel Management and Hotel Companies management. Stratégiai gondolkodás fejlődése

Programok értelmezése

Rendszermodellezés. Modellellenőrzés. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Amortizációs költségelemzés

Logika és informatikai alkalmazásai

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

C programozási nyelv

Trigonometria Megoldások. 1) Oldja meg a következő egyenletet a valós számok halmazán! (12 pont) Megoldás:

AZ INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI

Memo: Az alábbi, "természetes", Gentzen típusú dedukciós rendszer szerint készítjük el a levezetéseket.

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

1. Alapok. #!/bin/bash

BEVEZETÉS A PSZICHOLÓGIÁBA

Sztöchiometriai egyenletrendszerek minimális számú aktív változót tartalmazó megoldásainak meghatározása a P-gráf módszertan alkalmazásával

Adatmodellezés. 1. Fogalmi modell

Zárthelyi mintapéldák. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Programozás BMEKOKAA146. Dr. Bécsi Tamás 2. előadás

MATEMATIKA EMELT SZINTŰ SZÓBELI VIZSGA TÉMAKÖREI (TÉTELEK) 2005

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Webprogramozás szakkör

(Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja.

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

2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció

A modell-ellenőrzés gyakorlata UPPAAL

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Mesterséges Intelligencia (Artificial Intelligence)

Adatszerkezetek 1. előadás

Intelligens irányítások

Mindent olyan egyszerűvé kell tenni, amennyire csak lehet, de nem egyszerűbbé.

1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje

Adatbázisok elmélete 12. előadás

Állapottér-reprezentálható problémák

Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából

ALGEBRAI KIFEJEZÉSEK, EGYENLETEK

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Trigonometria

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

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

A programozás alapjai előadás. Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai

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

Átírás:

Cselekvési tervek generálása Máté Annamária

Tartalom Általánosan a cselekvés tervezésről Értelmezés, megközelítés Klasszikus modellek Mint keresés Mint logikai következtetés Alapvető feltevések és fogalmak

Tartalom (folyatás) Reprezentációs módszerek STRIPS STRIPS kiterjesztés Tervezési módszerek Finomító tervezés Finomító tervezés, mint keresés Tervezés az állapottérben Tervezés a tervek terében Hierarchikus finomítás Gyakorlati tervezés Alkalmazások

1. Általánosan a cselekvés tervezésről

1.1. Mit értünk cselekvés tervezés alatt? A cselekvéstervezés problémája szervezetek, csoportok vagy egyének bizonyos célok elérésére irányuló viselkedésének meghatározása.

Hogyan érjük el a célt? Az elérendő célok a cselekvőt körülvevő világhoz kötődnek Céljainkat csak úgy érhetjük el ha: 1. Képesek vagyunk a környező világot ellenőrizni és ennek változásaira hatni 2. Tudjuk, hogy cselekedeteink milyen hatással vannak a világra Mindez feltételezi a világ valamilyen fokú ismeretét

Hogyan érjük el a célt? (folyatás) Hogyan írhatjuk le a világot? Hogyan állítsunk össze egy olyan cselekvéssort, hogy az végrehajtható legyen és végrehajtása során elérjük célunkat?

1.2. Lehetséges megközelítések 1. A tervevés általános, alkalmazástól független kérdések vizsgálata(domainindependent planning) 2. Konkrét tervezési feladat megoldása, alkalmazás függő ismeretek és megoldási módszerekre támaszkodva(domain-dependent planning)

2. Klasszikus modellek

2. Klasszikus modell A cselekvéstervezés, mint keresési probléma A cselekvéstervezés, mint logikai következtetés: szituációkalkulus Klasszikus tervezés: alapvető feltevések és fogalmak

2.1. Mint keresési probléma Múlt: puszta keresési feladatként fogalmazták meg (pl.: General Problem Solver - GPS) Probléma: adott egy állapottérben a. egy kezdeti állapot b. operátorok, melyek az állapotok közti átmeneteket írják le c. Egy cél => Hogy jutunk el a kezdeti állapotból a célállapotba?

2.1. Mint keresési probléma (folytatás) Ha a tervezést keresési feladatként fogjuk fel komoly nehézségekkel szembesülünk: - nagy lehet az elágazási tényező - a keresés módszeres próbálkozás - legtöbb cselekedetünk haszontalan lenne, mert nem irányulna adott célra; kapcsolat az állapotok és akciók között: cselekedet hatása fontos - cselekedetek közötti kölcsönhatás: le kell írjuk a cselekedetek előfeltételeit és hatásait

2.1. Mint keresési probléma (folytatás) - kereséskor a kezdőállapotból induló operátorok láncolatát állítjuk elő, tervezéskor ez túl szigorú korlátozás -> kötetlenebb tervreprezentációval kell dolgoznunk, melyek szabadon adhatnak akciókat egy tervhez - lokalitás: egy akció hatása többnyire lokális, a világ csak egy kis részét érinti => a célt alcélokra bontjuk és minden egyes alcél elérésére külön-külön törekedhetünk

2.2. Mint logikai következtetés A változó világ tényeinek logikai leírására szolgál a szituációkalkulus Mivel több az elsőrendű logikánál? - a tényeket mindig egy adott világállapothoz köti - a szituáció a világ állapotának teljes leírása egy adott pillanatban Pl. ûrtartalom(kicsi,3,s)and tartalom(kicsi,1,s) - az akciók bizonyos állapotokat másik állapotba visznek át result(a,s) új állapotot eredményez, az A akciót az S állapotban hajtjuk végre

2.2. Mint logikai következtetés (folytatás) Kezdeti állapot leírása: űrtartalom(kicsi,3,s 0 ) and űrtartalom(nagy,4,s 0 ) and tartalom(kicsi,0,s 0 ) and tartalom(nagy,0,s 0 ) Célállapot megadása: S tartalom(nagy,2,s) A világ változásait előidéző operátorok leírása egy korsó tele van, ha megtöltjük a csapból vagy már tele volt, és nem töltünk ki belőle vizet sehova:

2.2. Mint logikai következtetés (folytatás) X, V, S, A tartalom(x, V, result(a, S)) ûrtartalom(x, V, S) and A=csapból-tölt(X) or [tartalom(x, V, S) and A kiönt(x)] or [tartalom(x, V, S) and A átönt(x, Y) and X Y] Teljes világkép alkotáskor nem elég megadni ami változik, hanem azt is meg kell adni ami változatlan marad -> keret axiómák X, V, S, A ûrtartalom(x, V, result(a,s)) ûrtartalom(x, V, S) ezután a cselekvéstervezés = tételbizonyítás

Módszer hátrányai: 1. Nem tudjuk kihasználni, hogy az akciók hatásai lokálisak, ezért sok keret axiómát kell használni 2. A számítási idő exponenciális a megoldás hosszával; megtörténhet hogy nem kapunk a kérdésre választ 3. Megtörténhet, hogy olyan akciók kerülnek a tervbe, amelyek nem segítik a cél elérését => A cselekvéstervezést nem foghatjuk fel egyszerű keresési problémának

2.3. Klasszikus tervezés: alapvető feltevések és fogalmak Nem alkalmazás-független, csak olyan területeken alkalmazhatók, ahol feltevéseik érvényesek Klasszikus tervezés: determinisztikus, statikus és teljesen megfigyelhető világot feltételez -> a tervező teljes tudással rendelkezik a világról, melyben változásokat csak egy terv végrehajtása idézhet elő

2.3. Klasszikus tervezés: alapvető feltevések és fogalmak (folytatás) -> egy cselekvő, aki a tervet végrehajtja; a cselekvésnek nincs visszahatása a tervezésre -> az állapotokat bináris állapotváltozók írják le -> a világ zárt, elég azokat a változókat ismerni melyek igazak

2.3. Klasszikus tervezés: alapvető feltevések és fogalmak (folytatás) Tervezési probléma -> egy kezdeti állapot, ismert és adott (a világ a terv végrehajtása előtt) -> célok által adott célállapot meghatározása, részlegesen adott (milyen legyen a világ a terv végrehajtása után) A világ állapotait az akciók változtathatják meg Az akcióknak előfeltételei és hatásai vannak, leírásuk operátorokkal történik

2.3. Klasszikus tervezés: alapvető feltevések és fogalmak (folytatás) egy akció olyan állapotban hajtható végre, melyekben előfeltételei kielégíthetők és hatása megadja, hogy milyen állapotba kerül a világ az akció végrehajtása után Terv: akciók szervezett együttese -> milyen egyedi akciókból áll -> az akciókat milyen sorrendben kell végrehajtani - egy terv akkor megoldás ha lépéseit végre lehet hajtani, és a kezdeti állapotból eljutunk a célba

2.3. Klasszikus tervezés: alapvető feltevések és fogalmak (folytatás) Feladatmegfogalmazás: 1. Világ kezdeti állapotának leírása 2. Az elérendő célok 3. Alkalmazható operátorok

3. Reprezentációs módszerek és alapfogalmak Reprezentáció alapkérdései: - mi nem változik a tevékenység végrehajtása nyomán - mi változik egy tevékenység hatására Reprezentációs módszerek: 4.1. STRIPS-reprezentáció 4.2. STRIPS kiterjesztései

3.1. STRIPS-reprezentáció Egyedül az változik, amit egy akció hatásaként megadunk - ez először a STRIPS(Stanford Research Institute Problem Solver) tervezőrendszerben jelent meg PDDL(Planning Domain Definition Language) reprezentációs nyelvet használja

3.1. STRIPS-reprezentáció (folytatás) Reprezentáció főbb elemei: a. a világ bármely állapota a benne igaz elemi logikai állítások konjunkciójaként írható le; ami nem szerepel a leírásban a zárt világ számára hamis. b. a célt azon elemi állítások konjunkciója adja meg, amelyekről elvárjuk, hogy bármely célállapotban igazak legyenek.

3.1. STRIPS-reprezentáció (folytatás) c. az operátorokat előfeltételeik és hatásaik határozzák meg - az operátoroknak vannak változói -előfeltételek konjunktív logikai kifejezések - hatásai megadják, hogy milyen állítások válnak igazzá, ill. hamissá az operátor végrehajtását követő állapotban - feltétel-oldal változói univerzálisan kvantáltak - az akciópéldány végrehajtása előtt, a változókat le kell kötni a feltétel oldalon

3.1. STRIPS-reprezentáció (folytatás) Reprezentáció előnyei és hátrányai: -> könnyű meghatározni egy akciósorozat hatását, és azt is, hogy milyen előfeltételek kell teljesüljenek ahhoz, hogy egy bizonyos állapotot eredményezzen -> nem alkalmas feltételes hatású akciók leírására Lényege: operátorokba bújtatva írja le a világ összes törvényszerűségét

3.2. STRIPS kiterjesztései 1. A célok megadásában: az eddig megengedett konjunkciók helyett, most bármilyen elsőrendű logikai mondat leírható, amelyben nincs függvény 2. Nemcsak elérendő, hanem fenntartandó célok is megadhatók - biztonsági korlátozás - az akciók közvetlen hatásai révén működnek a deduktív operátorok -ezek írják le a világban uralkodó oksági viszonyokat

3.2. STRIPS kiterjesztései (folytatás) 3. A paraméterlistában a változók típusát deklarálhatjuk 4. Az előfeltételek leírása akárcsak a céloké 5. Hatásoldalon: feltételes hatások és univerzális kvantálás leírására lehetséges 6. Hierarchikus feladat hálók

3.2. STRIPS kiterjesztései (folytatás) Célok helyet feladatok (tasks) adottak -egyszerű célok, a világ olyan tulajdonságai, amelyek egy célállapotban igaznak tekintünk - elemi feladatok, elemi akciók végrehajtásával oldható meg - összetett feladatok, több elemi akciót is igényelnek

4. Tervezési módszerek

Tervek leírása és értelmezése P = (A, E, V, L) rézleges terv elemei: - A akciópéldányok - E előzési korlátozások az akció példányok közt -előtte (jel: A i {A j ) - közvetlen előtte (jel: A i :{A j ) - V változó lekötésére vonatkozó korlátozások - L a oksági kapcsolatok halmaz

Tervek leírása és értelmezése Részleges terv kiterjesztése egy olyan terv, amely tartalmazza az összes akciópéldányt, kielégíti az összes korlátozást, és az akciók és sorrendje is jól meghatározott Egy résleges terv akkor megoldás: ha összes lehetséges minimális kiterjesztése megoldás

Tervezési módszerek Általános módszer: finomító tervezés Finomító tervezés, mint keresés Kötött sorrendű tervek előállítása: tervezés az állapottérben Részleges tervek finomítása: tervezés a tervek terében Hierarchikus finomítás

4.1. Finomító tervezés a finomítás teljes: ha nem zár ki egyetlen lehetséges megoldást sem progresszív: ha szűkíti a kiterjesztések halmazát szisztematikus: ha bármely lehetséges megoldás P egyetlen elemében fordul csak elő

4.1. Finomító tervezés (folytatás) Két megoldás: Felosztjuk a P aktuális tervhalmazát kisebb halmazokra és a finomítás műveleteit mindig csak egy kiválasztott alhalmazra alkalmazzuk -> keresési problémává alakítjuk A megoldást közvetlenül próbáljuk meg kivonni az aktuális tervhalmazból -> kielégítendő logikai axiómák halmazaként tekintjük

4.2. Finomító tervezés, mint keresés Egy globális keresési eljárás Különbség a finomító tervezéstől: - nem-determinisztikus választás után egyetlen részleges terven dolgozik tovább

Finomító tervezés jellegzetes műveletei: egy megoldás felismerése, kivonása egy részleges tervből egy tervhalmaz alhalmazokká való hasítása a megoldás szempontjából érdektelen tervek eltávolítása szűrés révén

4.3. Tervezés az állapottérben előre láncoló finomítás - > állapottérben való tervezés megoldás kivonása egyszerű Az előfeltételek révén ellenőrizni lehet, hogy mely operátor alkalmazható az adott állapotban Biztonsági korlátozások ellenőrizhetők, és ha nem elégíthető ki, nem érdemes folytatni = szűrés Önmagában nem igazán használják

4.3. Tervezés az állapottérben (folytatás) állapottérben való tervezés célba jutásának módszerei: - hátra-láncoló finomítás módszere, a célból a kezdeti állapotba bővítjük újabb akciókkal - cél-eszköz analízis, az előre láncolást kényszeríteni kell, hogy olyan akciókkal dolgozzon, amelyek relevánsak a cél elérésére

4.4. Tervezés a tervek terében Egy akcióról eldöntjük hogy releváns-e és azt is hogy hol van a helye a tervben A legkisebb elkötelezettség elvét alkalmazzák, és a döntéseket addig késleltetik, amíg nincs rákényszerítve, hogy döntést hozzon Legnagyobb szabadság az akciók helyének meghatározásában (részleges sorrendű tervezés)

4.5. Hierarchikus finomítás a hierarchikus finomító módszerek: különbséget tesz a megoldások között Megenged: - absztrakt akciópéldányokat - ezen akciók dekompoziciós sémákkal való kifejezését magában foglalja, akár több részleges terv finomítására szolgáló műveletet Ritkán teljes (csak speciális esetben)

4.6. Gyakorlati tervezés enyhíteni kell a reprezentációs és a tervezési eljárás követelmények szigorán, de ezután nem biztosítható, hogy a terv helyes lesz a részben elkészült megoldásokat időről időre ellenőrizni kell A térbeli hiányosságoknak forrásai: - teljesítetlen célok - kielégíthetetlen korlátozások

5. Alkalmazások repülőipar, űrkutatás és katonai logisztika területeken -> nem tiszta tervezési probléma a klasszikus tervezés alkalmazható a képfeldolgozásban is kevés sikeres ipari alkalmazás Egy cselekvéstervezés akkor tölti be szerepét, ha képes döntéstámogató funkciók ellátására

Köszönöm a figyelmet!