WYSYŁKA DZISIAJ !!!

CODZIENNIE W DNI ROBOCZE

WYSTARCZY DO GODZ. 13.00 wysłać do nas:

1) deklarację odbioru przesyłki "za pobraniem"
lub
2) skan przelewu
albo
3) ostatecznie - wpłacić za pośrednictwem "PayU"



WYBRANE ASPEKTY PLANOWANIA ZADAŃ

W HYBRYDOWYCH MODELACH SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

Adam Gałuszka


Stan książki: NOWA
Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Stron: 182
Okładka: miękka
Format: B5
Nakład: 147 egz.

Spis treści:

WYKAZ WAŻNIEJSZYCH OZNACZEŃ I SKRÓTÓW 11
WPROWADZENIE 13

1. PROBLEMY PLANOWANIA W SZTUCZNEJ INTELIGENCJI. 23
1.1. Problemy planowania z kompletną informacją o stanie początkowym problemu i całkowicie zdeterminowanymi skutkami wykonywania akcji 25
1.1.1. Świat Klocków. 29
1.1.2. Inne dziedziny planowania. 32
1.2. Planowanie warunkowe. 32
1.3. Planowanie odporne 36
1.4. Planowanie z niepewnymi skutkami operatorów. 38
1.5. Planowanie i makrooperacje 41
1.6. Planowanie a szeregowanie zadań. 41
1.7. Podsumowanie rozdziału 42

2. PROBLEMY PLANOWANIA W ŚRODOWISKU WIELOAGENTOWYM Z WYKORZYSTANIEM ELEMENTÓW TEORII GIER NIEKOOPERACYJNYCH 43
2.1. Założenia .. 44
2.2. Idea poszukiwania rozwiązania. 44
2.2.1. Przypadek sytuacji docelowej bezkonfliktowej 46
2.2.2. Przypadek sytuacji docelowej konfliktowej. 47
2.2.3. Równowaga w grach niekooperacyjnych. 50
2.2.3.1. Równowaga Nasha. 51
2.2.4. Konflikt pomiędzy robotami jako gra macierzowa 52
2.3. Warunki istnienia rozwiązań 54
2.3.1. Warunek konieczny istnienia planu odpornego 54
2.3.2. Warunek konieczny istnienia równowagi niekooperacyjnej. 55
2.4. Podsumowanie rozdziału. 58

3. TRANSFORMACJA ZADAŃ PLANOWANIA DO ZADANIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO 61
3.1. Transformacja planowania do ZPL. 62
3.2. Wskaźniki jakości planu 70
3.2.1. Użyteczność rozwiązania ZPL. 70
3.2.2. Stopień spełnienia sytuacji docelowej w rozwiązaniu ZPL 72
3.3. Dodatkowa heurystyka. 72
3.3.1. Uwagi do heurystyki 75
3.3.2. Porównanie efektywności zaproponowanej heurystyki z metodami klasycznymi. 76
3.4. Transformacja problemu planowania do układu równań i nierówności. 77
3.4.1. Uwagi do transformacji 80
3.5. Podsumowanie rozdziału. 80

4. TRANSFORMACJA ZADAŃ PLANOWANIA W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI DO ZADANIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO. 83
4.1. Niepewność planowania . 83
4.2. Przypadek niepewnej informacji o stanie początkowym problemu. 84
4.2.1. Planowanie warunkowe 84
4.2.2. Planowanie odporne. 89
4.2.2.1. Uwzględnienie dodatkowej informacji z sensorów 91
4.3. Niepewne efekty operatorów 93
4.3.1. Planowanie warunkowe z niepewnymi skutkami operatorów 94
4.4. Podsumowanie rozdziału 104

5. ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA PROBLEMÓW PLANOWANIA. 105
5.1. Złożoność obliczeniowa problemów planowania - przegląd literaturowy. 106
5.1.1. Rozszerzona hierarchia podcelów. 106
5.1.2. Rozszerzona hierarchia podcelów w BW. 110
5.1.3. Budowa operatora 111
5.1.4. Budowa operatora w BW 114
5.1.5. Złożoność obliczeniowa problemów modyfikacji i dopasowywania planu. 115
5.1.6. Dopasowanie problemów BW 119
5.1.7. Złożoność obliczeniowa planowania warunkowego i odpornego 119
5.2. Złożoność obliczeniowa problemów analizowanych w książce 123
5.2.1. Złożoność obliczeniowa planowania w środowisku wieloagentowym z wykorzystaniem teorii gier niekooperacyjnych 123
5.2.1.1. Złożoność znajdowania planu 123
5.2.1.2. Złożoność hirudina rozwiązywania gry 123
5.2.2. Złożoność heurystyki transformacji planowania do ZPL. 125
5.2.3. Planowanie z niekompletną informacją o stanie początkowym problemu i akcjami z efektami zdeterminowanymi 126
5.2.4. Planowanie z kompletną informacją o stanie początkowym problemu i akcjami z efektami niezdeterminowanymi. 127
5.2.5. Planowanie z niekompletną informacją o stanie początkowym problemu i akcjami z efektami warunkowymi niezdeterminowanymi. 128
5.3. Podsumowanie rozdziału 129

PODSUMOWANIE 131
BIBLIOGRAFIA. 134
DODATKI. 149
A. Język PDDL 151
B. Inteligentna winda 156
C. Podstawowe klasy złożoności obliczeniowej 172
STRESZCZENIE. 174