1
Streszczenie
Planowanie temporalne stanowi cze´s´c rozumowania temporalnego i stanowi je-den z wa˙znych obszar´ow badawczych sztucznej inteligencji i mo˙ze by´c widziane jako rozszerzenie planowania klasycznego przez temporalne aspekty dzia lania. Planowanie temporalne jest zazwyczaj uzupe lniane przez rozwa˙zenie r´o˙znych typ´ow ogranicze´n temporalnych na lo˙zonych na akcje.
Istnieje wiele podej´s´c do tego zagadnienia. Z jednej strony, istniej r´o˙zne paradygmaty planowania, takie jak planowanie przez spe lnianie lub przeszuki-wanie grafu (z wykorzystaniem metody STRIPS) lub planoprzeszuki-wanie w terminach proses´ow Markowa. Te podej´scia sa wzajemnie niekompatybilne. Dodatkowo, planowanie temporalne wymaga jakiej´s przedmiotowej specyfikacji i jest raczej definiowane w metodologiczny spos´ob.
Z drugiej strony, ograniczenia temporalne sa representowane i modelowane na r´o˙zne spos´oby zale˙znie od ich jako´sciowej lub ilo´sciowej natury. W szczeg´olno´sci, relacje Allenowskie – ta wa˙zna klasa ogranicze´n temporalnych – nie posiada ja-kich´s ilo´sciowych aspekt´ow i nie mo˙ze by´c rozwa˙zana w obliczeniowych kontek-stach.
Stosownie do tej sytuacji, niniejsza rozprawa jest ukierunkowana na pog lebion¸a analiz¸e rozmytych ogranicze´n temporalnych z preferencjami, kt´ora zawiera jakie´s remedium na te trudno´sci. Mianowicie, dwa podej´scia do reprezentacji i mode-lowania tych zagadnie´n s¸a zaproponowane.
W pierwszym z nich (rozdzia l 2, rozdzia l 3) – rozmyte relacje Allenowskie jako rozmyte ograniczenia temporalne sa reprezentowane przez normy z odpowied-nich funkcji splotu w przestrzeni Banacha funkcji ca lkowalnych w sensie Lebesgue’a. Pozwala to zanurzy´c relacje Allenowskie w obliczeniowych kontekstach planowa-nia temporalnego (opartego na metodzie STRIPS i metodzie Putnama-Davisa) i uwypukli´c ich jako´sciow¸a natur¸e. To podej´scie jest rozwijane w kontek´scie Problemu Wielo-Agentowego jako przedmiotowa baza tego podej´scia.
W drugim z podej´s´c (rozdzia l 4, rozdzia l 5) – rozmyte ograniczenia tempo-ralne z rozmyto´sci¸a wprowadzon¸a przez preferencje s¸a reprezentowane w termi-nach logiki przez preferencjana logike Halperna-Shohama. Pozwala to zaadop-towa´c te rezultaty w konstrukcji kontrolera planu. To podej´scie jest rozwijane w kontek´scie Czasowego Problemu Komiwoja˙zera jako przedmiotowej bazy dla tego podej´scia.
Ostatecznie, pewna pr´oba uzgodniania tych dw´och linii reprezentacji ogranicze´n temporalnych zostazaproponowana.
1
Summary
Temporal planning forms conceptually a part of temporal reasoning and it be-longs to research area of Artificial Intelligence and it may be seen as an exten-sion of classical planning by temporal aspects of acting. Temporal planing is usually complemented by considering preferences or different types of temporal constraints imposed on execution of actions.
There exist many approaches to this issue. One one hand, there are dif-ferent paradigms to temporal planning, such as: planning via search in graphs (STRIPS), planning via satisfiability or planning in terms of Markov processes. These approaches are mutually incompatible. In addition, temporal planning requires a subject-specification as it is rather defined in a methodological way. On the other hand, temporal constraints are represented and modeled in differ-ent ways dependdiffer-ently on their quantitative or qualitative nature. In particular, Allen’s relations between temporal intervals – an important class of temporal constraints – do not have any quantitative aspects and cannot be considered in computational contexts.
According to this situation, this PhD-thesis is aimed at the proposing a depth-analysis of temporal planning with fuzzy constraints which contains some remedies on these diffculties. Namely, two approaches to the representation and modeling of these issues are put forward.
In the first one (chapter 2, chapter 3) – fuzzy Allen’s relations as fuzzy temporal constraints are represented by norms of convolutions in a Banach space of Lebesgue integrable functions. It allows us immerse Allen’s relations in the computational contexts of temporal planning (based on STRIPS and on Davis-Putnam procedure) and to elucidate their quantitative nature. This approch is developped in a context of Multi-Agent Problem as a subject basis of this approach.
In the second one (chapter 4, chapter 5) – fuzzy temporal constrains with fuzziness introduced by preferences are represented in a logical terms of Prefer-ential Halpern-Shoham Logic. It allows us to adopt these result in a construction of the plan controller. This approach is developped in a context of Temporal Traveling Salesman Problem as a subject basis of this approach.
Finally, an attempt to reconcile these two lines of representation of fuzzy temporal constraints was also proposed.
