OPPA European Social Fund Prague & EU: We invest in your future.

Podobné dokumenty
Pravděpodobnostní (Markovské) metody plánování, MDP - obsah

Plánování v praxi A co tomu říkají počítačové hry?

Pokročilé neparametrické metody. Klára Kubošová

Teorie užitku. Marta Vomlelová 14. prosince / 23

Pokročilé neparametrické metody. Klára Kubošová

Plánování se stavovým prostorem

Plánování: reprezentace problému

Virtualizace MetaCentra

2. přednáška z předmětu GIS1 Data a datové modely

Analýza a Návrh. Analýza

Sešity požadavků. Manuál k sešitům požadavků. Nákupní zálohy 1

Výpočetní modely pro rozpoznávání bezkontextových jazyků zásobníkové automaty LL(k) a LR(k) analyzátory

Provádění instrukcí. procesorem. Základní model

Logický agent, výroková logika

Logický agent, výroková logika

Teorie rozhodování (decision theory)

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Použitelnost rozhodovacího modelu v regionálním rozvoji. Bc. Dušan Vaško Doc. Ing. Jiří Křupka, PhD.

Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction

Obsah. Zpracoval:

Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost


Logický agent, výroková logika. Návrh logického agenta

MBI - technologická realizace modelu

Číslo jednací: 120 EX 37841/ U S N E S E N Í Soudní exekutor JUDr. Dalimil Mika, LL. M., Exekutorský úřad Klatovy, Za Beránkem 836,

Spojení OntoUML a GLIKREM ve znalostním rozhodování


Úvod do zpracování signálů

Logický agent, výroková logika

ECOSOC. Mezinárodní zadlužení

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

IV120 Spojité a hybridní systémy. Jana Fabriková

Zadání: TÉMA: Zápis algoritmu, čtení textového souboru, porovnání řetězců.

Případová studie: Adresářové řešení pro webhosting pomocí ApacheDS. Lukáš Jelínek

Smíšené regresní modely a možnosti jejich využití. Karel Drápela

Instalační manuál aplikace

Markovovy modely v Bioinformatice

Vztah teorie vyčíslitelnosti a teorie složitosti. IB102 Automaty, gramatiky a složitost, /31


ANALÝZA BIOLOGICKÝCH A KLINICKÝCH DAT V MEZIOBOROVÉM POJETÍ


Plánováníá a rozvrhování

Řízení a optimalizace Stavové modely a model-prediktivní řízení

Optimalizace & soft omezení: algoritmy

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ

Katedra kybernetiky skupina Inteligentní Datové Analýzy (IDA) 9. ledna 2017

Základy umělé inteligence

Složitost 1.1 Opera ní a pam ová složitost 1.2 Opera ní složitost v pr rném, nejhorším a nejlepším p ípad 1.3 Asymptotická složitost

U S N E S E N Í. vydává tuto. dražební vyhlášku (nařízení dražebního jednání - elektronická dražba)

Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

POZNÁMKY K PŘEDMĚTU PROJEKT

UČENÍ BEZ UČITELE. Václav Hlaváč

Vector datový kontejner v C++.

Logický agent, výroková logika.

Užitek a rozhodování

DSpace VSB-TUO Mirage T10:51:43Z. Downloaded from DSpace VSB-TUO

ALGORITMY A DATOVÉ STRUKTURY

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

Nařizuje se elektronická dražba, která se koná prostřednictvím elektronického systému dražeb na adrese portálu:

Dražební vyhláška. 1) Jiří Pelc, bytem Svatá čp.71, Svatá , nar , 2) Renáta Pelcová, bytem Svatá čp.71, Svatá , nar

4. NP-úplné (NPC) a NP-těžké (NPH) problémy

Rozhodovací procesy 3

Monte Carlo Lokalizace. Martin Skalský

Rozhodovací procesy 2

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti.

TGH09 - Barvení grafů

Aplikace obrazové fúze pro hledání vad

Ing. Alena Šafrová Drášilová

Implementace LL(1) překladů

8. lekce Úvod do jazyka C 3. část Základní příkazy jazyka C Miroslav Jílek

Znalostní báze pro obor organizace informací a znalostí

Seznámení s prostředím dot.net Framework

EXEKUTORSKÝ ÚŘAD PLZEŇ-MĚSTO Soudní exekutor Mgr. Ing. Jiří Prošek

INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING (NPFL054) A template for Homework #2

Algoritmizace a programování

U S N E S E N Í. prodejem nemovitosti rozhodl takto:

Expertní systémy. 1. Úvod k expertním systémům. Cíl kapitoly:

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

Social Media a firemní komunikace

Typy souborů ve STATISTICA. Tento článek poslouží jako přehled hlavních typů souborů v programu

Současná a budoucí role OZ na lékárnách z pohledu výrobce. Michal Křížek

Outcome mapping evaluation - nová možnost pro ČR? Vladimír Sodomka

Prohledávání do šířky = algoritmus vlny

USNESENÍ DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKU. dne v 10:00 hod. prostřednictvím elektronického systému dražeb na internetové adrese

a4b33zui Základy umělé inteligence

NP-ÚPLNÉ PROBLÉMY. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKU o provedení elektronické dražby nemovitých věcí

Problémy malých populací

Robotika. Kapitola května Robot a jeho hardware. 2 Vnímání robota. 3 Plánování pohybu robota. 4 Pohyb robota

Elektronická podpora výuky na ÚBMI

Konečný automat. Studium chování dynam. Systémů s diskrétním parametrem číslic. Počítae, nervové sys, jazyky...

USNESENÍ - DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKA

Souhrn Apendixu A doporučení VHDL

Rozhodování, markovské rozhodovací procesy

USNESENÍ DRAŽEBNÍ VYHLÁŠKU. dne v 9:30 hod. prostřednictvím elektronického systému dražeb na internetové adrese

Metody vícekriteriálního rozhodování a HTA. Josef Jablonský VŠE Praha

Metadata, sémantika a sémantický web. Ing. Vilém Sklenák, CSc.

Základy ekonometrie. XI. Vektorové autoregresní modely. Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim / 28

Metody návrhu algoritmů, příklady. IB111 Programování a algoritmizace

Transkript:

OPPA European Social Fund Prague & EU: We invest in your future.

Plánování s nejistotou Antonín Komenda 33PAH - 19.3.2012

Doménově nezávislé plánování plánovací problém plánovací doména instance plánovacího problému plánovač vstup: plánovací problém výstup: plán false plán řešení konkrétního plánovacího problému

Konceptuální model systému s plánováním iniciální stav cíl(e) doména plánovač plán(y) exekutor pozorování akce systém

Typy prostředí Z pohledu: pozorovatelnosti plně pozorovatelný stav částečně pozorovatelný stav chyby pozorování se známou prpostí chyby pozorování s neznámou prpostí (uniformní) výsledků akcí deterministické akce nedeterministické akce se známou prpostí možností nedet. akce s neznámou prpostí možností

Plánování dle typu prostředí deterministické akce nedet. se známou P nedet. s neznámou P plně pozorovatelný klasické plánování MDP, RR (RP) RR (RP) část. pozorovatelný POMDP, TCP POMDP, TCP+RR TCP+RR (PO)MDP = (Partially Observable) Markov Decision Processes (Markovské rozhodovací procesy) RR = Re-planning & Plan Repair (Replánování a opravy plánů) RP = Reactive Planning (Reaktivní plánování) TCP = Tranformation to Classical Planning (Transformace probl. do klasického plánování)

(PO)MDP plánovací problém plánovací doména instance plánovacího problému plánovač vstup: plánovací problém výstup: plán false policy (plán) řešení konkrétního plánovacího problému exekuce policy

(PO)MDP

Exekuce Policy policy: p1 = {(S0,a1),(S1,a0),(S2,a1)} p2 = {(S0,a0),(S1,a0),(S2,a1)} loop sense the current state s a <- p(s) execute a

Konceptuální model systému s (PO)MDP iniciální stav cíl(e) doména plánovač policies exekutor pozorování akce systém vnější události

Reaktivní plánování předpřipravená knihovna plánů známé preconditions a effects pro každý plán plánovač a exekutor pozoruje aktuální stav použije vhodný plán z knihovny postupná stavba plánu od makro-akcí ke konkrétním akcím backtracking na úrovni rozkladu akcí

Konceptuální model systému s reaktivním plánováním knihovna plánů plány exekutor pozorování akce systém vnější události

Replánování a opravy plánů plánovací problém plánovací doména instance plánovacího problému plánovač vstup: plánovací problém výstup: plán false plán řešení konkrétního plánovacího problému exekuce plánu monitoring exekuce plánu případné replánování nebo oprava plánu

Konceptuální model systému s dynamickým plánováním iniciální stav cíl(e) doména plánovač stav exekuce plán(y) exekutor pozorování akce systém vnější události

Replánování spuštění plánovače znovu z aktuálního stavu jednoduchá technika často dostačující rychlostí optimální v délce výsledného plánu za předpokladu optimálního plánovače

Back-on-track technika opravy plánu použití plánovače pro návrat k originálnímu plánu vyšší požadavky na možnosti plánovače může mít vyšší rychlost oproti replánování

Lazy-repair technika opravy plánu ignoruj chyby v exekuci dokud je to možné, potom naplánuj znovu opakování: proces opakuj dokud nejsou cíle splněné může mít vyšší rychlost jak oproti replánování, tak oproti back-on-track

Opravy plánů vs. replanning

Opravy plánů vs. replanning

Transformace plánovacích problemů obecně používaný princip transformace rozšířených vlastností problému do speciálních akcí a proměnných stavu rozšířený problém transformace problému obohacený klasický problém klasický plánovač klasický plán (rozšířený plán) (zpětná transformace plánu)

Tranformace pro částečnou pozorovatelnost stav rozšíříme o: know-at(loc,what) akce rozšíříme o: sense-at(loc) Wumpus problem

Opravy plánů v hierarchickém plánování princip derivační analogie (derivational analogy) přepoužijme částečné výsledky předešlých plánovacích procesů rozbalený hierarchický strom možných akcí nové rozvíjení stromu na místě nejblíže chybě v plánu

OPPA European Social Fund Prague & EU: We invest in your future.