Wprowadzenie do Sztucznej Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji Inteligencji

(1)

©AM©AM

Wprowadzenie do Sztucznej Wprowadzenie do Sztucznej

Inteligencji Inteligencji

Wyk Wykł ład 6 ad 6 Informatyka Studia In

Informatyka Studia In żynierskie ż ynierskie

©AM©AM

22

Systemy planowania dzia Systemy planowania dział ła ań ń

Planowanie

Planowanie to jest techniką to jest technik ą rozwi rozwią ązywania problem zywania problemó ów z dziedziny w z dziedziny AI, polegaj

AI, polegają ąc cą ą na okre na okreś śleniu ci leniu cią ągu akcji (operacji) jakie nale gu akcji (operacji) jakie należ ży y podj

podjąć ąć, aby przej , aby przejść ść z zadanego stanu pocz z zadanego stanu począ ątkowego do stanu tkowego do stanu koń ko ńcowego b cowego bę ęd dą ącego celem. cego celem.

System System Planowania Planowania

Dzia Dział ła ań ń Stan pocz

Stan począ ątkowy tkowy S S

₀₀

Stan ko Stan koń ńcowy cowy

S S

_g_g

Zbi Zbió ór operator r operatoró ów w

{ {O O

_i_i

} }

P l a n

(2)

©AM©AM

• • Reprezentacja akcji Reprezentacja akcji - - realizowana przez mechanizm realizowana przez mechanizm generacji generacji nast nastę ępnik pnikó ów w

• • Reprezentacja stan Reprezentacja stanó ów w - - kompletny opis kompletny opis stanu; akcje dokonują stanu; akcje dokonuj ą transformacji

transformacji ca cał łych stan ych stanó ów w; odwo ; odwoł łanie do niej nast anie do niej nastę ępuje w: puje w:

generatorze nast

generatorze nastę ępnik pnikó ów, heurystycznej funkcji oceny, w funkcji w, heurystycznej funkcji oceny, w funkcji wykrywania celu

wykrywania celu

• • Reprezentacja celu Reprezentacja celu - - wykorzystywana jedynie przy oszacowaniu wykorzystywana jedynie przy oszacowaniu heurystycznym i testowaniu celu, kt

heurystycznym i testowaniu celu, któ óre pe re peł łni nią ą w algorytmie w algorytmie przeszukiwania wy

przeszukiwania wyłą łącznie rol cznie rolę ę „ „czarnych skrzynek czarnych skrzynek ” ” - - brak innych brak innych odwo

odwoł ła ań ń do definicji celu do definicji celu

• • Reprezentacja rozwi Reprezentacja rozwią ązania zania - - ci cią ąg gł ła, a, nieprzerwana nieprzerwana ś ście cież żka ka od stanu od stanu pocz począ ątkowego do celu tkowego do celu

©AM©AM

44

Przeszukiwanie w celu generowania planu?

• • Przyk Przykł ład: ad: Zaplanować Zaplanowa ć zakupy mleka, gazety i wiertarki zakupy mleka, gazety i wiertarki. .

• • Przestrze Przestrzeń ń przeszukiwania: przeszukiwania:

Start Start

IIśćść_do_szko_do_szkołłyy

IśćIść_do_marketu_do_marketu p

póójjśćść_spa_spaćć

siedzie siedziećć_dalej_dalej itd., itp.

itd., itp.

ppóójjśćść_na_wyk_na_wykłładad

usiusiąśćąść_w_fotelu_w_fotelu

kupikupićć_mleko_mleko kupikupićć_makaron_makaron

kupi kupićć_chleb_chleb

CelCel

czyta

czytaćć_ksi_książążkkęę

• • W systemach planowania, gdy liczba dopuszczalnych akcji jest du W systemach planowania, gdy liczba dopuszczalnych akcji jest duż ża, a, przestrze

przestrzeń ń mo mo że by ż e być ć ogromna!!! ogromna!!!

(3)

©AM©AM

• • W algorytmach przeszukiwani funkcja heurystyczna wskazuje W algorytmach przeszukiwani funkcja heurystyczna wskazuje potencjalnie najlepsze

potencjalnie najlepsze kierunki przeszukiwania kierunki przeszukiwania

• • Funkcja heurystyczne nie jest jednak nieomyln Funkcja heurystyczne nie jest jednak nieomylną ą wyrocznią wyroczni ą! !

• • Skoro wyb Skoro wybó ór odbywa si r odbywa się ę troch trochę ę na zasadzie na zasadzie „zgadywania „ zgadywania” ”, ka , każ żda da dopuszczalna zmiana (kierunek)

dopuszczalna zmiana (kierunek) musi by musi być ć przeanalizowana przeanalizowana

• • Funkcja oceny heurystycznej Funkcja oceny heurystycznej nie pozwala wyeliminowa nie pozwala wyeliminować ć akcji w akcji w trakcie przeszukiwania, lecz pomaga jedynie je uporz

trakcie przeszukiwania, lecz pomaga jedynie je uporzą ądkowa dkować ć

• • Okre Okreś ślona akcja jest analizowana jednak nie dlatego, lona akcja jest analizowana jednak nie dlatego, ż że prowadzi do e prowadzi do osi osią ągni gnię ęcia celu, lecz dlatego, cia celu, lecz dlatego, ż że jest dopuszczalna w danym stanie e jest dopuszczalna w danym stanie

©AM©AM

66

Planowanie: inna reprezentacja Planowanie: inna reprezentacja

• • Reprezentacja w systemach planowanie powinna: Reprezentacja w systemach planowanie powinna:

–

– dopuszczać dopuszcza ć analizę analiz ę częś cz ęści sk ci skł ładowych stan adowych stanó ów, akcji i celu w, akcji i celu –

– umoż umo żliwia liwiać ć dekompozycj dekompozycję ę stan stanó ó w, akcji i celu w, akcji i celu

• • Mechanizm planowania powinien generowa Mechanizm planowania powinien generować ć plan niekoniecznie plan niekoniecznie w w spos sposó ób b przyrostowy przyrostowy poprzez dodawanie akcji po kolei, poczynaj poprzez dodawanie akcji po kolei, poczynają ąc od c od stanu inicjuj

stanu inicjują ącego cego

• • Wi Wię ększo kszość ść obiektó obiekt ów w ś świata, z kt wiata, z któ órym planujmy jest rym planujmy jest niezale niezależ żna od na od siebie

siebie, wi , wię ęc nale c należ ży redukowa y redukować ć zł z ło oż żono oność ść zadania planowania poprzez zadania planowania poprzez jego dekompozycj

jego dekompozycję ę na podplany na podplany

• • Wniosek: tylko deklaratywny j Wniosek: tylko deklaratywny ję ęzyk opisu stan zyk opisu stanó ów, akcji i cel w, akcji i celó ów w pozwoli spe

pozwoli speł łni nić ć powyż powy ższe warunki sze warunki

(4)

©AM©AM

• • Planowanie Planowanie w prz w przó ód d od stanu począ od stanu pocz ątkowego do stanu tkowego do stanu koń ko ńcowego cowego - - propagacja stanó propagacja stan ów w prz w w przó ó d (progresja) d (progresja)

• • Planowanie Planowanie w ty w tył ł od stanu ko od stanu koń ńcowego do stanu cowego do stanu począ pocz ątkowego tkowego - - propagacja stan propagacja stanó ó w wstecz (regresja) w wstecz (regresja) Systemy planowania w prz

Systemy planowania w przó ód maj d mają ą znaczenie tylko znaczenie tylko teoretyczne. Wi

teoretyczne. Wię ększo kszość ść praktycznych systemó praktycznych system ó w w planowania, to systemy planowania wstecz.

planowania, to systemy planowania wstecz.

©AM©AM

3838

Planowanie progresywne:

Planowanie progresywne: „ „generuj i testuj generuj i testuj” ”

1. 1. Pod stan aktualny podstaw stan począ Pod stan aktualny podstaw stan pocz ątkowy: tkowy:

s s

_akt_akt

  s s

₀₀

2. 2. sprawdź sprawd ź, czy , czy s s

_g_g

  s s

_akt_akt

: : je

jeż żeli tak, to koniec(sukces eli tak, to koniec(sukces – – plan gotowy) plan gotowy)

3. 3. utwó utw órz zbi rz zbió ór wszystkich L r wszystkich L

_O_O

wszystkich operator wszystkich operatoró ów w O

O_i_i

, dla któ , dla kt órych spe rych speł łnione s nione są ą warunki stosowalno

warunki stosowalnoś ści w stanie ci w stanie s s

_akt_akt

; ; 4.

4. wybierz jeden operator wybierz jeden operator

¹¹OO_i_i

L  L

_O_O

, wygeneruj pró , wygeneruj pr óby stan s by stan s

_i+1_i+1

, b , bę ęd dą ący efektem cy efektem zastosowanie tego operatora; je

zastosowanie tego operatora; jeż żeli L eli L

_O_O

= = , to dokonaj nawrotu do poprzedniego , to dokonaj nawrotu do poprzedniego stanu; je

stanu; jeż żeli brak alternatyw do nawrot eli brak alternatyw do nawrotó ów, to koniec(pora w, to koniec(poraż żka ka – – brak planu) brak planu) 5.

5. a. a. sprawd sprawdź ź, czy w stanie s , czy w stanie s

_i+1_i+1

pojawił pojawi ły si y się ę sprzeczne podcele; jeż sprzeczne podcele; je żeli tak, to powr eli tak, to powró ót t do kroku 4

do kroku 4 b.

b. sprawd sprawdź ź, czy w stanie s , czy w stanie s

_i+1_i+1

pojawił pojawi ł się si ę cykl cykl

²²

; je ; jeż żeli tak, to nawr eli tak, to nawró ót do stanu t do stanu poprzedniego

poprzedniego

³³

s s

_akt_akt

i przejś i przej ście do kroku 4 cie do kroku 4 6. 6. podstaw: s podstaw: s

_akt_akt

  s s

_i+1_i+1

i przejd i przejdź ź do kroku 2 do kroku 2

UWAGI:

UWAGI: 1-1-trzeba zastosowatrzeba zastosowaććheurystyczny wybheurystyczny wybóór np. na podstawie rr np. na podstawie róóżżnic pominic pomięędzy stanami;dzy stanami;

2

2--cykl oznacza ponowne wystcykl oznacza ponowne wystąąpienie tego samego stanu;pienie tego samego stanu;

3-3-istnieje wiele sposobistnieje wiele sposobóów eliminacji cykli!w eliminacji cykli!

(5)

©AM©AM

Przyk Przykł ład ad

O O

_i_i

: : move move- -up up( ( ) ) s

s

₀₀

s s

_g_g

move move- -down down( ( ) ) move move- -left left( ( ) ) move

move- -right right( ( ) ) Planowanie:

Planowanie:

00 11 22 33 44 55 66 77 88

 ⁰⁰ ¹¹ ²²

33 44 55 66 77 88

0 0

3 3

4 4

5 5

8 8 2

2 5 5 4

4 3

3

movemove--rightright movemove--upup

move move--leftleft

move move--downdown

movemove--rightright

move move--downdown move-move-leftleft

move move--upup move move--downdown s

s₀₀

ss_g_g cykl!

cykl!

sukces!

©AM©AM

4040

Planowanie progresywne:

Planowanie progresywne: wady wady

• • Proces generacji planu nie ukierunkowany stanem Proces generacji planu nie ukierunkowany stanem docelowym

docelowym – – groź gro źba kombinatorycznej eksplozji stan ba kombinatorycznej eksplozji stanó ów w

• • Ści Ś ciś ś le zdeterminowany porzą le zdeterminowany porz ądek generacji planu dek generacji planu – – zawsze zawsze od stanu pocz

od stanu począ ątkowego do stanu docelowego tkowego do stanu docelowego

• • Niska wydajność Niska wydajno ść metody generacji planó metody generacji plan ów w – – mo moż żliwe liwe zastosowanie tylko dla ma

zastosowanie tylko dla ma łych przestrzeni stan ł ych przestrzeni stanó ów w

• • Efektywność Efektywno ść silnie uzależ silnie uzale żniona od stopnia interakcji mi niona od stopnia interakcji mię ędzy dzy operatorami

operatorami – – im głę im g łębsze niejawne zale bsze niejawne zależ żno noś ści, tym wi ci, tym wię ększe ksze wymagania zasobowe algorytmu planowania

wymagania zasobowe algorytmu planowania

(6)

©AM©AM

• • Wykorzystywane metody Wykorzystywane metody – – Planowanie liniowe Planowanie liniowe

– – Dekompozycja problemu (częś Dekompozycja problemu (cz ęś ciowa lub cał ciowa lub ca łkowita) kowita) –

– Regresja operatoró Regresja operator ó w w

– – Strategia „ Strategia „least least- -commitment commitment” ” –

– Planowanie nieliniowe Planowanie nieliniowe –

– Planowanie hierarchiczne Planowanie hierarchiczne

©AM©AM

4242

Planowanie wstecz:

Planowanie wstecz: system STRIPS system STRIPS

• • Planowanie ukierunkowane stanem docelowym Planowanie ukierunkowane stanem docelowym z wykorzystaniem

z wykorzystaniem stosu cel stosu celó ów w

• • Reprezentacja stanó Reprezentacja stan ów i akcji oparta na w i akcji oparta na rachunku rachunku predykat

predykató ów w

• • Specyficzna dziedzina planowania – Specyficzna dziedzina planowania – świat klock ś wiat klockó ów w

(7)

©AM©AM

Za

Zał ło oż żenia enia ś świata klock wiata klockó ó w: w:

• • powierzchnia/p powierzchnia/pł łaszczyzna/pod aszczyzna/pod ło ł o że, na kt ż e, na któ ó rym rym umieszczamy klocki jest g

umieszczamy klocki jest gł ładka i nieograniczona adka i nieograniczona

• • wszystkie klocki maj wszystkie klocki mają ą takie same rozmiary takie same rozmiary

• • klocki mog klocki mogą ą być by ć umieszczone jeden na drugim umieszczone jeden na drugim

• • klocki mog klocki mogą ą tworzyć tworzy ć stosy stosy

• • po poł ło oż żenie horyzontalne klock enie horyzontalne klockó ów jest nieistotne, liczy si w jest nieistotne, liczy się ę ich wertykalne po

ich wertykalne poł ło o żenie wzgl ż enie wzglę ędem siebie dem siebie

• • manipulujemy klockami tylko za pomoc manipulujemy klockami tylko za pomocą ą ramienia robota ramienia robota

• • w danej chwili w ramieniu robota mo w danej chwili w ramieniu robota moż że znajdowa e znajdować ć się si ę tylko jeden klocek

tylko jeden klocek

©AM©AM

4848

STRIPS:

STRIPS: zbi zbió ó r operatoró r operator ów w

STACK(x,y):

umieszczenie klocka umieszczenie klocka x x na klocku na klocku y; w ramieniu robota musi y ; w ramieniu robota musi znajdowa

znajdować ć si się ę klocek klocek x, a na klocku x , a na klocku y y nie mo nie moż że znajdowa e znajdować ć si się ę ż

żaden klocek aden klocek

UNSTACK(x,y):

zdję zdj ęcie klocka cie klocka x x z klocka y z klocka y; rami ; ramię ę robota musi by robota musi być ć puste/wolne a puste/wolne a na klocku

na klocku x x nie moż nie mo że znajdowa e znajdować ć się si ę inny klocek inny klocek

PICKUP(x):

podniesienie klocka podniesienie klocka x x z pod z podł ło oż ża; rami a; ramię ę robota musi by robota musi być ć puste/wolne a na klocku

puste/wolne a na klocku x x nie mo nie moż że znajdowa e znajdować ć si się ę inny klocek inny klocek

PUTDOWN(x):

umieszczenie klocka umieszczenie klocka x x na pod na podł ło oż żu; w ramieniu robota musi u; w ramieniu robota musi znajdowa

znajdować ć się si ę klocek klocek x x

(8)

©AM©AM

ON(x,y)

spe speł łniony, gdy klocek niony, gdy klocek x x znajduje się znajduje si ę na klocku na klocku y y

ONTABLE(x)

spe speł łniony, gdy klocek niony, gdy klocek x x znajduje si znajduje się ę bezpo bezpoś średnio na pod rednio na podł ło oż żu u

CLEAR(x)

spe speł łniony, gdy powierzchnia klocka niony, gdy powierzchnia klocka x x jest pusta tzn. nie znajduje jest pusta tzn. nie znajduje si się ę na nim na nim ż żaden inny klocek aden inny klocek

HOLDING(x)

spe speł łniony, gdy w ramieniu robota znajduje si niony, gdy w ramieniu robota znajduje się ę klocek x klocek x

ARMEMPTY

speł spe łniony, gdy rami niony, gdy ramię ę robota jest puste/wolne robota jest puste/wolne Uniwersalne regu

Uniwersalne reguł ły rz y rzą ądz dzą ące ce ś światem klock wiatem klockó ów s w są ą reprezentowane z wykorzystaniem reprezentowane z wykorzystaniem tych predykat

tych predykató ów jako aksjomaty zapisane w postaci formu w jako aksjomaty zapisane w postaci formuł ł rachunku predykat rachunku predykató ów, w, np.:

np.:

[

[ x HOLDING(x)] x HOLDING(x)]    ARMEMPTY ARMEMPTY



x ONTABLE(x) x ONTABLE(x)    y ON(x,y) y ON(x,y)

 x [ x [ y ON(y,x)] y ON(y,x)]   CLEAR(x) CLEAR(x)

©AM©AM

5050

STRIPS:

STRIPS: reprezentacja operator reprezentacja operatoró ó w w

Każ Ka żdy operatora zawiera: dy operatora zawiera:

• • listę list ę predykat predykató ów, kt w, któ óre musz re muszą ą być by ć prawdziwe, aby jego u prawdziwe, aby jego uż życie ycie by

był ło mo o moż żliwe liwe - - sekcja PRECONDITION - sekcja PRECONDITION - warunki warunki stosowalno

stosowalnoś ści operatora ci operatora

• • listę list ę predykat predykató ów, kt w, któ óre stan re staną ą się si ę prawdziwie po jego prawdziwie po jego wykonaniu

wykonaniu - - sekcja ADD sekcja ADD

• • listę list ę predykat predykató ów, kt w, któ óre przestan re przestaną ą być by ć prawdziwe po jego prawdziwe po jego wykonaniu

wykonaniu - - sekcja DELETE sekcja DELETE Problem t

Problem tł ła a (ang. frame problem (ang. frame problem) w systemie STRIPS rozwi ) w systemie STRIPS rozwią ązano zano stosuj

stosują ąc odpowiedni c odpowiednią ą formę form ę reprezentacji operatoró reprezentacji operator ów. w.

Wszystkie predykaty, kt

Wszystkie predykaty, któ óre re nie znalazł nie znalaz ły y się si ę na listach ADD i na listach ADD i DELETE

DELETE pozostaj pozostają ą niezmienione niezmienione po wykonaniu operatora. Listy po wykonaniu operatora. Listy ADD oraz DELETE opisuj

ADD oraz DELETE opisują ą łącznie efekty u łą cznie efekty uż życia operatora. ycia operatora.

(9)

©AM©AM

STACK(x,y):

PRECONDITION:

PRECONDITION: CLEAR(y) CLEAR(y) HOLDING(x)HOLDING(x) DELETE:

DELETE: CLEAR(y) CLEAR(y) HOLDING(x)HOLDING(x) ADD:

ADD: ARMEMPTY ARMEMPTY ON(x,y)ON(x,y)

UNSTACK(x,y):

PRECONDITION:

PRECONDITION: ON(x,y) ON(x,y) CLEAR(x) CLEAR(x) ARMEMPTYARMEMPTY DELETE:

DELETE: ON(x,y) ON(x,y) ARMEMPTYARMEMPTY ADD:

ADD: HOLDING(x) HOLDING(x) CLEAR(y)CLEAR(y)

PICKUP(x):

PRECONDITION:

PRECONDITION: CLEAR(x)CLEAR(x)ONTABLE(x) ONTABLE(x) ARMEMPTYARMEMPTY DELETE:

DELETE: ONTABLE(x) ONTABLE(x) ARMEMPTYARMEMPTY ADD:

ADD: HOLDING(x)HOLDING(x)

PUTDOWN(x):

PRECONDITION:

PRECONDITION: HOLDING(x)HOLDING(x) DELETE:

DELETE: HOLDING(x)HOLDING(x)

ADD:ADD: ONTABLE(x) ONTABLE(x) ARMEMPTYARMEMPTY

©AM©AM

5353

STRIPS:

STRIPS: algorytm planowania wstecz algorytm planowania wstecz

Przebieg planowania:

• • wykrywanie ró wykrywanie r óż żnic mi nic mię ędzy stanem aktualnym a celem dzy stanem aktualnym a celem – – umieszczenie podcel

umieszczenie podceló ów niespe w niespe łnionych w akt. stanie na stosie ł nionych w akt. stanie na stosie

• • wybó wyb ór operatora redukuj r operatora redukują ącego r cego ró ó żnic ż nicę ę

• • zastą zast ąpienie podcelu wybranym operatorem na stosie pienie podcelu wybranym operatorem na stosie

• • umieszczenie na stosie warunkó umieszczenie na stosie warunk ów stosowalno w stosowalno ść ść wybranego wybranego operatora

operatora - - nowy (zł nowy (z ło oż żony) cel ony) cel

• • rozkł rozk ład warunku stosowalno ad warunku stosowalnoś ści na podcele ci na podcele - - nowe cele nowe cele jednostkowe (proste) na stosie

jednostkowe (proste) na stosie Stos cel

Stos celó ów w - - podstawowa struktura danych generatora planu, podstawowa struktura danych generatora planu, zawieraj

zawierają ąca zar ca zaró ówno cele, jak i operatory s wno cele, jak i operatory sł łu użą żące do ich ce do ich osi

osią ągni gnię ęcia cia

(10)

©AM©AM

Stan pocz Stan począątkowy:tkowy:

ON(B,A) ON(B,A)  ONTABLE(A) ONTABLE(A)  ONTABLE(C) ONTABLE(C)  ONTABLE(D) ONTABLE(D)  ARMEPMTY ARMEPMTY

B B A

A CC DD

Stan ko

Stan końńcowy (docelowy):cowy (docelowy):

ON(C,A) ON(C,A)  ON(B,D) ON(B,D)  ONTABLE(A) ONTABLE(A)  ONTABLE(D)

ONTABLE(D) CC

A A DD

B B

©AM©AM

5555

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

Stos cel Stos celóów:w:

BB A

A CC DD ON(C,A)

ON(C,A) ON(B,D) ON(B,D) ONTABLE(A) ONTABLE(A) ONTABLE(D)ONTABLE(D)

Stan aktualny:

Umieszczamy stan Umieszczamy stan docelowy na stosie docelowy na stosie

(11)

©AM©AM

BB A

A CC DD ON(C,A)

ON(C,A) ON(B,D) ON(B,D) ONTABLE(A) ONTABLE(A) ONTABLE(D)ONTABLE(D)

Stan aktualny:

ON(B,D) ON(B,D) ON(C,A) ON(C,A)

Stan docelowy:

C C AA DD

B B

RRóóżżnica minica mięędzy stanem dzy stanem aktualnym a celem aktualnym a celem

©AM©AM

5757

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

BB A

A CC DD ON(C,A)

ON(C,A) ON(B,D) ON(B,D) ONTABLE(A) ONTABLE(A) ONTABLE(D)ONTABLE(D)

Stan aktualny:

ON(B,D) ON(B,D) ON(C,A) ON(C,A) STACK(C,A)

STACK(C,A) Operator speOperator spełłniajniająący cy cel ze szczytu stosu cel ze szczytu stosu

(12)

©AM©AM

BB A

A CC DD ON(C,A)

ON(C,A) ON(B,D) ON(B,D) ONTABLE(A) ONTABLE(A) ONTABLE(D)ONTABLE(D)

Stan aktualny:

ON(B,D) ON(B,D) CLEAR(A)

CLEAR(A) HOLDING(C)HOLDING(C) STACK(C,A)

STACK(C,A)

Warunek Warunek stosowalno stosowalnośści ci operatora operatora

©AM©AM

5959

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

BB A

A CC DD ON(C,A)

Stan aktualny:

STACK(C,A)

Rozbicie warunku na Rozbicie warunku na podwarunki

podwarunki: : kolejno

kolejnośćśćwynika z wynika z wiedzy heurystycznej wiedzy heurystycznej (stan HOLDING (stan HOLDING łatwiej zniweczyłatwiej zniweczyćć)) HOLDING(C)

HOLDING(C) CLEAR(A) CLEAR(A)

(13)

©AM©AM

B B A

A CC DD ON(C,A)

Stan aktualny:

STACK(C,A) HOLDING(C) HOLDING(C) CLEAR(A) CLEAR(A) UNSTACK(B,A)

UNSTACK(B,A) Operator spełOperator spełniajniająący cy cel ze szczytu stosu cel ze szczytu stosu

©AM©AM

6161

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

B B A

A CC DD ON(C,A)

Stan aktualny:

STACK(C,A) HOLDING(C) HOLDING(C)

Warunek stosowalno Warunek stosowalnośści ci operatora

operatora ON(B,A)

ON(B,A) CLEAR(B) CLEAR(B) ARMEPMTYARMEPMTY UNSTACK(B,A)

UNSTACK(B,A)

(14)

©AM©AM

BB A

A CC DD ON(C,A)

Stan aktualny:

STACK(C,A) HOLDING(C) HOLDING(C) CLEAR(A) CLEAR(A) UNSTACK(B,A) UNSTACK(B,A) ON(B,A)

ON(B,A) CLEAR(B) CLEAR(B) ARMEPMTYARMEPMTY ARMEPMTY

ARMEPMTY CLEAR(B) CLEAR(B) ON(B,A)

ON(B,A) Rozbicie warunku na Rozbicie warunku na podwarunki

podwarunki: kolejno: kolejnośćść heurystyczna

heurystyczna

©AM©AM

6363

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

B B

AA CC DD ON(C,A)

Stan aktualny:

STACK(C,A) HOLDING(C)

HOLDING(C) Ponownie sprawdzenie Ponownie sprawdzenie ca

całłego warunku ego warunku stosowalno stosowalnośścici ON(B,A)

ON(B,A) CLEAR(B) CLEAR(B) ARMEPMTYARMEPMTY

SpeSpełłnione nione podwarunkipodwarunki usuni

usunięęte ze stosute ze stosu (CLEAR(B) na podstawie (CLEAR(B) na podstawie regu

regułłśświata klockwiata klockóów)w) ARMEPMTY

ARMEPMTY CLEAR(B) CLEAR(B) ON(B,A) ON(B,A)

UNSTACK(B,A) UNSTACK(B,A)

(15)

©AM©AM

B B

AA CC DD ON(C,A)

Stan aktualny:

STACK(C,A) HOLDING(C) HOLDING(C) ON(B,A)

ON(B,A) CLEAR(B) CLEAR(B) ARMEPMTYARMEPMTY

Warunek spe Warunek spełłnionyniony usuwamy ze stosu usuwamy ze stosu UNSTACK(B,A)

UNSTACK(B,A)

©AM©AM

6565

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

B B

C C DD ON(C,A)

Stan aktualny:

STACK(C,A) UNSTACK(B,A)

UNSTACK(B,A) UsuniUsunięęcie operatora ze cie operatora ze szczytu stosu i ...

szczytu stosu i ...

B B

UNSTACK(B,A) UNSTACK(B,A)

A A HOLDING(C)

HOLDING(C)

Plan aktualny:

dodanie operatora do dodanie operatora do planu

planu

HOLDING(B) HOLDING(B)  ONTABLE(A) ONTABLE(A)  ONTABLE(C) ONTABLE(C)  ONTABLE(D) ONTABLE(D)  CLEAR(A) CLEAR(A) jego wykonanie oraz...

jego wykonanie oraz...

(16)

©AM©AM

ON(C,A)

ON(C,A) ON(B,D) ON(B,D) OTADOTAD^*^*

Alternatywny stos cel Alternatywny stos celóów:w:

STACK(C,A) HOLDING(C) HOLDING(C) ONTABLE(C)

ONTABLE(C) CLEAR(C) CLEAR(C) ARMEPMTYARMEPMTY ARMEMPTY

ARMEMPTY CLEAR(C) CLEAR(C) ONTABLE(C) ONTABLE(C)

PICKUP(C) PICKUP(C)

ON(C,A)

ON(C,A) ON(B,D) ON(B,D) OTADOTAD^*^* ON(B,D) ON(B,D) CLEAR(A)

CLEAR(A) HOLDING(C)HOLDING(C) STACK(C,A) STACK(C,A) HOLDING(C) HOLDING(C) ON(C,x)

ON(C,x) CLEAR(C) CLEAR(C) ARMEPMTYARMEPMTY ARMEMPTY ARMEMPTY CLEAR(C) CLEAR(C) ON(C,x) ON(C,x)

UNSTACK(C,x) UNSTACK(C,x) Operator spe

Operator spełłniajniająący cy cel ze szczytu stosu cel ze szczytu stosu Warunek stosowalno

Warunek stosowalnośści operatoraci operatora Podwarunki

Podwarunkina stosie na stosie (CLEAR(C ) spe (CLEAR(C ) spełłnione!) nione!)

OTAD

OTAD^*^{* }^ONTABLE(A) ONTABLE(A) ONTABLE(D)ONTABLE(D)

©AM©AM

6767

ON(C,x) ON(C,x)

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

ON(C,A)

Stan aktualny:

STACK(C,A) HOLDING(C) HOLDING(C) ON(C,x)

ON(C,x) CLEAR(C) CLEAR(C) ARMEPMTYARMEPMTY ARMEMPTY

ARMEMPTY CLEAR(x)

CLEAR(x) HOLDING(C)HOLDING(C)

UNSTACK(C,x) UNSTACK(C,x)

Warunek stosowalno

Warunek stosowalnośści operatoraci operatora Podwarunki

Podwarunkina stosiena stosie

STACK(C,x) STACK(C,x) HOLDING(C) HOLDING(C) CLEAR(x) CLEAR(x)

BB C C DD B B Operator spe

Operator spełłniajniająący cel ze szczytu stosucy cel ze szczytu stosu

A A Cykl

Cykl (zap (zapęętlenie!)tlenie!)

(17)

©AM©AM

HOLDING(C) HOLDING(C) Stos cel Stos celóów:w:

STACK(C,A) ONTABLE(C)

ARMEMPTY CLEAR(C) CLEAR(C) ONTABLE(C) ONTABLE(C)

PICKUP(C) PICKUP(C)

ON(C,A)

Stan aktualny:

C C DD BB

A A Podwarunki

Podwarunkispespełłnionenione Niespe

Niespełłniony (z reguniony (z regułłświata klockświata klockóów)w)

©AM©AM

6969

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

STACK(C,A) ONTABLE(C)

ARMEMPTY

PICKUP(C) PICKUP(C)

ON(C,A)

Stan aktualny:

C C DD B B

A A Operator spe

Operator spełłniajniająący cel ze szczytu stosucy cel ze szczytu stosu Warunek stosowalno

Warunek stosowalnośści operatoraci operatora CLEAR(D)

CLEAR(D) HOLDING(B)HOLDING(B)

Alternatywny operator PUTDOWN(B):

taka sama liczba nie spe taka sama liczba nie spełłnionych nionych PRECONDITIONs

PRECONDITIONs(0),(0), mniejsza liczba spe

mniejsza liczba spełłnionych nionych ADDsADDs ( bo ON(B,D) jest ni

( bo ON(B,D) jest niżżej na stosie! )ej na stosie! ) STACK(B,D)

STACK(B,D)

(18)

©AM©AM

CLEAR(A) HOLDING(C)HOLDING(C)

STACK(B,D) STACK(B,D) ON(C,A)

Stan aktualny:

C C DD BB

A A Warunek stosowalno

Warunek stosowalnośści speci spełłnionyniony STACK(B,D)

STACK(B,D) UsunięUsunięcie operatora ze cie operatora ze szczytu stosu i jego szczytu stosu i jego wykonanie oraz wykonanie oraz…… CLEAR(D)

CLEAR(D) HOLDING(B)HOLDING(B)

ONTABLE(C)

ONTABLE(C) CLEAR(C) CLEAR(C) ARMEPMTYARMEPMTY PICKUP(C)

PICKUP(C)

B B

UNSTACK(B,A) UNSTACK(B,A) Plan aktualny:

Plan aktualny:

…

…dodanie operatora do dodanie operatora do planu

planu STACK(C,A)

STACK(C,A)

©AM©AM

7171

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

ON(B,D) ON(B,D)

Stan aktualny:

C C DD A

A Warunek stosowalno

Warunek stosowalnośści speci spełłnionyniony Usuni

Usunięęcie operatora ze cie operatora ze szczytu stosu i jego szczytu stosu i jego wykonanie oraz wykonanie oraz…… ONTABLE(C)

ONTABLE(C) CLEAR(C) CLEAR(C) ARMEPMTYARMEPMTY PICKUP(C)

PICKUP(C)

B B

Plan aktualny:

…dodanie operatora do …dodanie operatora do planu

planu CLEAR(A)

C C

PICKUP(C) PICKUP(C) STACK(C,A)

STACK(C,A)

(19)

©AM©AM

Stan aktualny:

CC

D D A

A Warunek stosowalno

Warunek stosowalnośści speci spełłnionyniony Usuni

Usunięęcie operatora ze cie operatora ze szczytu stosu i jego szczytu stosu i jego wykonanie oraz

wykonanie oraz …… BB

Plan aktualny:

…

…dodanie operatoradodanie operatora do planu

do planu CLEAR(A)

C C

PICKUP(C) PICKUP(C) STACK(C,A)

STACK(C,A)

STACK(C,A) STACK(C,A) ON(B,D)

ON(B,D)

©AM©AM

7373

STRIPS:

STRIPS: przyk przyk ład planowania ł ad planowania

STACK(B,D) STACK(B,D)

Stan aktualny:

D D A

A Warunek spe

Warunek spełłnionyniony

BB

Plan aktualny:

CC

PICKUP(C)

PICKUP(C) STACK(C,A)STACK(C,A) ON(B,D)

ON(B,D) ON(C,A)

Stos pusty

Stos pusty ––KONIEC planowania!KONIEC planowania!

Cel g

Cel głłóówny spewny spełłnionyniony

(20)

©AM©AM

ON(B,A) ON(B,A)  ONTABLE(A) ONTABLE(A)  ONTABLE(C) ONTABLE(C)  ONTABLE(D) ONTABLE(D)  ARMEPMTY ARMEPMTY

B B A

A CC DD

Stan ko

ON(C,A) ON(C,A)  ON(B,D) ON(B,D)  ONTABLE(A) ONTABLE(A)  ONTABLE(D)

ONTABLE(D) CC

A A DD

B B

STACK(B,D) STACK(B,D) UNSTACK(B,A)

UNSTACK(B,A) Plan:

Plan:

PICKUP(C)

PICKUP(C) STACK(C,A)STACK(C,A)

©AM©AM

7575

STRIPS:

STRIPS: heurystyka heurystyka

Wiedza heurystyczna:

• • kolejno kolejność ść umieszczania ró umieszczania r óż żnic (warunk nic (warunkó ów) na stosie w) na stosie

• • wyb wybó ór operatora redukuj r operatora redukują ącego r cego ró óż żnic nicę ę Kolejno

Kolejność ść r ró óż żnic/warunk nic/warunkó ów: w:

• • wiedza heurystyczna wiedza heurystyczna – – wiedza o trudnoś wiedza o trudno ści w osi ci w osią ąganiu warunk ganiu warunkó ów w (ten, kt

(ten, któ óry ry ł łatwo zniweczy atwo zniweczyć ć speł spe łniamy p niamy pó óź źniej) niej)

• • zapis wiedzy heurystycznej zapis wiedzy heurystycznej – – odpowiednia kolejno odpowiednia kolejność ść warunk warunkó ów w w w sekcji

sekcji PRECONDITIONs PRECONDITIONs operatora operatora Wyb

Wybó ór operatora: r operatora:

• • ten, kt ten, któ óry szybciej przybli ry szybciej przybliż ży stan aktualny do stanu docelowego y stan aktualny do stanu docelowego (ma mniejsz

(ma mniejszą ą licz liczę ę niespe niespeł łnionych warunk nionych warunkó ów stosowalno w stosowalnoś ści) ci)

• • drugie kryterium: dodatkowo spe drugie kryterium: dodatkowo speł łnia inny cel ni nia inny cel niż żej na stosie (efekt ej na stosie (efekt uboczny)

uboczny)

(21)

©AM©AM

ON(C,A) ON(C,A)  ONTABLE(A) ONTABLE(A)  ONTABLE(B) ONTABLE(B)  ARMEPMTY

ARMEPMTY CC

A A BB

Stan ko

ON(A,B) ON(A,B)  ON(B,C) ON(B,C)  ONTABLE(C) ONTABLE(C)

B B C C A A

©AM©AM

7777

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussmana Sussmana’ ’a a

Stan aktualny:

ARMEPMTY CC

A A BB Stos cel

Stos celóów:w: Alternatywny stos celóAlternatywny stos celów:w:

ON(A,B)

ON(A,B) ON(B,C) ON(B,C) ONTABLE(C)ONTABLE(C) ON(B,C)

ON(B,C) ON(A,B) ON(A,B)

ONTABLE(C) ONTABLE(C)

ON(A,B)

ON(A,B) ON(B,C) ON(B,C) ONTABLE(C)ONTABLE(C) ON(A,B) ON(A,B) ON(B,C) ON(B,C)

ONTABLE(C) ONTABLE(C)

(22)

©AM©AM

ON(A,B)

ON(A,B) ON(B,C) ON(B,C) ONTABLE(C)ONTABLE(C)

Stan aktualny:

ON(B,C) ON(B,C) CLEAR(B)

CLEAR(B) HOLDING(A)HOLDING(A) HOLDING(A)

HOLDING(A) CLEAR(A)

CLEAR(A) ARMEMPTY ARMEMPTY ONTABLE(A)ONTABLE(A) ARMEMPTY

ARMEMPTY CLEAR(A) CLEAR(A) CLEAR(C)

CLEAR(C) ARMEPMTY ARMEPMTY ON(C,A)ON(C,A)

PICKUP(A) PICKUP(A) UNSTACK(C,A) UNSTACK(C,A) ON(C,A) ON(C,A) ARMEPMTY ARMEPMTY

ON(A,B) ON(A,B)STACK(A,B) STACK(A,B) CLEAR(C) CLEAR(C)

CC AA BB Stos cel

Stos celóów:w:

©AM©AM

7979

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

ON(A,B)

Stan aktualny:

HOLDING(A) CLEAR(A)

CLEAR(A) ARMEMPTY ARMEMPTY ONTABLE(A)ONTABLE(A) CLEAR(A)

CLEAR(A)

PICKUP(A) PICKUP(A)

ON(A,B) ON(A,B)STACK(A,B) STACK(A,B) Stos cel Stos celóów:w:

CLEAR(C) CLEAR(C) ARMEPMTY ARMEPMTY ON(C,A) ON(C,A) CLEAR(C)

CLEAR(C) ARMEPMTY ARMEPMTY ON(C,A)ON(C,A) UNSTACK(C,A)

UNSTACK(C,A) ARMEMPTY ARMEMPTY

CC BB CC

AA

UNSTACK(C,A) UNSTACK(C,A) Plan aktualny:

Plan aktualny:

(23)

©AM©AM

ON(A,B)

Stan aktualny:

HOLDING(A) CLEAR(A)

CLEAR(A) ARMEMPTY ARMEMPTY ONTABLE(A)ONTABLE(A) PICKUP(A)

PICKUP(A)

ARMEMPTY ARMEMPTY

BB CC

AA PUTDOWN(C)

PUTDOWN(C) HOLDING(C)

HOLDING(C) Warunek stosowalnośWarunek stosowalnościci Wybrany, bo spe

Wybrany, bo spełłnia ONTABLE(C) poninia ONTABLE(C) poniżżejej

©AM©AM

8181

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

ON(A,B)

Stan aktualny:

HOLDING(A)PICKUP(A) PICKUP(A)

C C

BB CC AA

Plan aktualny:

HOLDING(C) HOLDING(C) PUTDOWN(C) PUTDOWN(C) CLEAR(A)

CLEAR(A) ARMEMPTY ARMEMPTY ONTABLE(A)ONTABLE(A)

PUTDOWN(C) PUTDOWN(C)

(24)

©AM©AM

ON(A,B)

Stan aktualny:

ON(B,C) ON(B,C) HOLDING(A) HOLDING(A)

AA CC A A

BB

Plan aktualny:

CLEAR(A)

PUTDOWN(C) PUTDOWN(C) PICKUP(A) PICKUP(A) PICKUP(A)

PICKUP(A) CLEAR(B)

CLEAR(B) HOLDING(A)HOLDING(A)

©AM©AM

8383

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

ON(A,B)

Stan aktualny:

ON(A,B) ON(A,B) Stos cel Stos celóów:w:

A A

C C A A B B

Plan aktualny:

PUTDOWN(C) PUTDOWN(C) PICKUP(A) PICKUP(A) CLEAR(B)

STACK(A,B) STACK(A,B) STACK(A,B)

STACK(A,B) ON(B,C) ON(B,C)

(25)

©AM©AM

ON(A,B)

Stan aktualny:

C C A A B B

Plan aktualny:

PUTDOWN(C) PUTDOWN(C) PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B) ON(B,C)

ON(B,C) CLEAR(C)

CLEAR(C) HOLDING(B)HOLDING(B) STACK(B,C)

STACK(B,C) HOLDING(B) HOLDING(B) CLEAR(B)

CLEAR(B) ARMEMPTY ARMEMPTY ONTABLE(B)ONTABLE(B) PICKUP(B)

PICKUP(B) CLEAR(B) CLEAR(B) CLEAR(A)

CLEAR(A) ARMEPMTY ARMEPMTY ON(A,B)ON(A,B) UNSTACK(A,B)

UNSTACK(A,B)

©AM©AM

8585

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

ON(A,B)

Stan aktualny:

Plan aktualny:

PUTDOWN(C) PUTDOWN(C) PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B) CLEAR(C)

STACK(B,C) CLEAR(A)

CLEAR(A) ARMEPMTY ARMEPMTY ON(A,B)ON(A,B)

A A

C C A A

B B UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) CLEAR(B)

CLEAR(B) ARMEMPTY ARMEMPTY ONTABLE(B)ONTABLE(B)

UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) PICKUP(B)

PICKUP(B)

(26)

©AM©AM

ON(A,B)

Stan aktualny:

Plan aktualny:

STACK(B,C)

A A

C C A A

B B CLEAR(B)

PICKUP(B) ARMEPMTY

ARMEPMTY Ponownie nie jest spePonownie nie jest spełłniony!niony!

©AM©AM

8787

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

ON(A,B)

Stan aktualny:

Plan aktualny:

STACK(B,C)

A A

C C A A

B B CLEAR(B)

PICKUP(B) ARMEPMTY

ARMEPMTY Nie STACK(A,B) bo byNie STACK(A,B) bo byłłby cyklby cykl HOLDING(A)

HOLDING(A) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A)

(27)

©AM©AM

ON(A,B)

Stan aktualny:

Plan aktualny:

STACK(B,C)

A A

C C A

A BB

PICKUP(B) HOLDING(A) HOLDING(A) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A)

PUTDOWN(A) PUTDOWN(A) CLEAR(B)

©AM©AM

8989

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

ON(A,B)

Stan aktualny:

Plan aktualny:

PUTDOWN(C) PUTDOWN(C) PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B) STACK(B,C)

STACK(B,C)

B B CC

B B

AA

UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A) CLEAR(B)

PICKUP(B) PICKUP(B) PICKUP(B)

PICKUP(B) CLEAR(C)

CLEAR(C) HOLDING(B)HOLDING(B)

(28)

©AM©AM

Stan aktualny:

Plan aktualny:

PUTDOWN(C) PUTDOWN(C) PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B)

B B

C C B B AA

UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A) PICKUP(B) PICKUP(B) CLEAR(C)

STACK(B,C) STACK(B,C) STACK(B,C)

STACK(B,C) ON(A,B)

©AM©AM

9191

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

Stan aktualny:

Plan aktualny:

B B

C C B B AA

UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A) PICKUP(B) PICKUP(B) CLEAR(B)

STACK(B,C) STACK(B,C) ON(A,B)

ON(A,B) ON(B,C) ON(B,C) ONTABLE(C)ONTABLE(C) ON(A,B)

ON(A,B) HOLDING(A) HOLDING(A)

STACK(A,B) STACK(A,B) CLEAR(A)

CLEAR(A) ARMEMPTY ARMEMPTY ONTABLE(A)ONTABLE(A) PICKUP(A)

PICKUP(A)

Ponownie nie jest spe Ponownie nie jest spełłnione!nione!

(29)

©AM©AM

Stan aktualny:

Plan aktualny:

A A CC A A

B B

UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A) PICKUP(B) PICKUP(B) STACK(B,C) STACK(B,C) ON(A,B)

ON(A,B) ON(B,C) ON(B,C) ONTABLE(C)ONTABLE(C) STACK(A,B)

STACK(A,B) CLEAR(A)

PICKUP(A) PICKUP(A) PICKUP(A)

PICKUP(A) CLEAR(B)

©AM©AM

9393

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

Stan aktualny:

Plan aktualny:

AA

C C A A B B

UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A) PICKUP(B) PICKUP(B) STACK(B,C) STACK(B,C) PICKUP(A) PICKUP(A) CLEAR(B)

CLEAR(B) HOLDING(A)HOLDING(A) STACK(A,B)

STACK(A,B)

STACK(A,B) STACK(A,B) ON(A,B)

ON(A,B) ON(B,C) ON(B,C) ONTABLE(C)ONTABLE(C) Stos pusty

Stos pusty ––koniec planowania!koniec planowania!

(30)

©AM©AM

Plan aktualny:

PUTDOWN(C) PUTDOWN(C) PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B) UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A) PICKUP(B) PICKUP(B) STACK(B,C) STACK(B,C) PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B)

Otrzymany plan nie jest optymalny:

• • niekt niektó óre operacje zaraz po wykonaniu re operacje zaraz po wykonaniu zostan

zostaną ą wycofane (bezpoś wycofane (bezpo średni nast redni nastę ępnik pnik w planie to operacja odwrotna)

w planie to operacja odwrotna)

• • takie dope takie dopeł łniaj niają ące si ce się ę pary operacji moż pary operacji mo żna na wykry

wykryć ć i usunąć i usun ąć z planu w drodze analizy z planu w drodze analizy ko koń ńcowego planu, ale nie we wszystkich cowego planu, ale nie we wszystkich dziedzinach mo

dziedzinach moż żliwe jest okre liwe jest okreś ślenie, kt lenie, któ óra ra operacja niweluj

operacja niweluję ę inn inną ą; ;

• • dodatkowo, zb dodatkowo, zbę ędne okaza dne okazał ło si o się ę ca cał łe e przetwarzanie, kt

przetwarzanie, któ óre zosta re został ło wykonane w o wykonane w trakcie planowania dla dope

trakcie planowania dla dopeł łniaj niają ących si cych się ę par operator

par operatoró ów w

©AM©AM

9696

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

Otrzymany plan nie jest optymalny:

• • niekt niektó óre operacje zaraz po wykonaniu zostan re operacje zaraz po wykonaniu zostaną ą wycofane wycofane (bezpo

(bezpoś średni nast redni nastę ępnik w planie to operacja odwrotna) pnik w planie to operacja odwrotna)

• • takie dope takie dopeł łniaj niają ące si ce się ę pary operacji moż pary operacji mo żna wykry na wykryć ć i usunąć i usun ąć z planu, z planu, ale nie we wszystkich dziedzinach mo

ale nie we wszystkich dziedzinach moż żliwe jest okre liwe jest okreś ślenie, kt lenie, któ óra ra operacj

operacją ą niweluję niweluj ę inn inną ą; ;

• • dodatkowo, zb dodatkowo, zbę ędne okaza dne okazał ło si o się ę ca cał łe przetwarzanie, kt e przetwarzanie, któ óre zosta re został ło o wykonane w trakcie planowania dla takich dope

wykonane w trakcie planowania dla takich dopeł łniaj niają ących si cych się ę par par operator

operatoró ów w

Czy za nieoptymalny plan odpowiada u

Czy za nieoptymalny plan odpowiada uż żyta heurystyka, czy sam yta heurystyka, czy sam algorytm planowania liniowego?

algorytm planowania liniowego?

Sprawd

Sprawdź źmy zatem skutki innych decyzji heurystycznych! my zatem skutki innych decyzji heurystycznych!

(31)

©AM©AM

ON(A,B)

Stan aktualny:

ON(A,B) ON(A,B) CLEAR(C)

CLEAR(C) HOLDING(B)HOLDING(B) HOLDING(B)

HOLDING(B) CLEAR(B)

CLEAR(B) ARMEMPTY ARMEMPTY ONTABLE(B)ONTABLE(B) PICKUP(B)

PICKUP(B) ONTABLE(B) ONTABLE(B) ARMEPMTY ARMEPMTY

ON(B,C) ON(B,C)STACK(B,C) STACK(B,C) CLEAR(B) CLEAR(B)

CC AA BB Alternatywny stos cel

Alternatywny stos celóów:w:

Wszystkie warunki Wszystkie warunki spełspełnionenione

©AM©AM

9898

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

ON(A,B)

Stan aktualny:

ON(A,B) ON(A,B) CLEAR(B)

CLEAR(B) ARMEMPTY ARMEMPTY ONTABLE(B)ONTABLE(B) Alternatywny stos cel

Alternatywny stos celóów:w:

Warunek spe Warunek spełłnionyniony

PICKUP(B) PICKUP(B) CLEAR(C)

STACK(B,C)

BB AA BB

C C

PICKUP(B) PICKUP(B) Alternatywny plan:

Alternatywny plan:

(32)

©AM©AM

ON(A,B)

Stan aktualny:

Warunek spe Warunek spełłnionyniony

CLEAR(C)

PICKUP(B) PICKUP(B) Alternatywny plan:

Alternatywny plan:

STACK(B,C) STACK(B,C) ON(A,B) ON(A,B)

STACK(B,C) STACK(B,C)

BB

A A B B C C

©AM©AM

100100

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

ON(A,B)

Stan aktualny:

ON(A,B) ON(A,B)

itd. itd.

B B

A A B B C C

(33)

©AM©AM

Stan ko Stan końńcowy:cowy:

PICKUP(B) PICKUP(B)

Alternatywny kompletny plan:

STACK(B,C) STACK(B,C) UNSTACK(B,C) UNSTACK(B,C) PUTDOWN(B) PUTDOWN(B)

AA

C C A A B B

UNSTACK(C,A) UNSTACK(C,A) PUTDOWN(C) PUTDOWN(C)

PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B) UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A) C

C A A BB Stan pocz

Stan począątkowy:tkowy:

PICKUP(B) PICKUP(B) STACK(B,C) STACK(B,C) PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B)

. . . . . .

©AM©AM

102102

STRIPS:

STRIPS: anomalia anomalia Sussman Sussman’ ’a a

Alternatywny plan r

Alternatywny plan ró ównie wnież ż nie jest nie jest optymalny (a nawet jest gorszy!):

optymalny (a nawet jest gorszy!):

• • jest dł jest d łu uż ższy (o 4 operacje) szy (o 4 operacje)

• • zawiera wię zawiera wi ęcej par niweluj cej par niwelują ących cych si

się ę operacji operacji

Za brak optymalno

Za brak optymalnoś ści planowania ci planowania nie odpowiada zatem u

nie odpowiada zatem uż żyta yta heurystyka, lecz sam algorytm heurystyka, lecz sam algorytm planowania liniowego!

planowania liniowego!

PICKUP(B) PICKUP(B)

Alternatywny kompletny plan:

STACK(B,C) STACK(B,C) UNSTACK(B,C) UNSTACK(B,C) PUTDOWN(B) PUTDOWN(B) UNSTACK(C,A) UNSTACK(C,A) PUTDOWN(C) PUTDOWN(C)

PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B) UNSTACK(A,B) UNSTACK(A,B) PUTDOWN(A) PUTDOWN(A) PICKUP(B) PICKUP(B) STACK(B,C) STACK(B,C) PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B) . . .

. . .

. . . . . .

(34)

©AM©AM

Stan ko

Stan końńcowy:cowy: Optymalny plan:Optymalny plan:

AA

CC A A B B

UNSTACK(C,A) UNSTACK(C,A) PUTDOWN(C) PUTDOWN(C)

C C A A BB Stan pocz Stan począątkowy:tkowy:

PICKUP(B) PICKUP(B) STACK(B,C) STACK(B,C) PICKUP(A) PICKUP(A) STACK(A,B) STACK(A,B)

Nieoptymalny plan nie jest jedynie efektem u

Nieoptymalny plan nie jest jedynie efektem uż żytej heurystyki, lecz wynika z ytej heurystyki, lecz wynika z ogranicze

ograniczeń ń samego algorytmu planowania liniowego samego algorytmu planowania liniowego - - nie jest istotna nie jest istotna kolejno

kolejność ść osi osią ągania cel gania celó ów i porz w i porzą ądek wybierania operator dek wybierania operatoró ów, lecz fakt, i w, lecz fakt, iż ż metoda nie uwzgl

metoda nie uwzglę ędnia interakcji zachodz dnia interakcji zachodzą ących pomi cych pomię ędzy warunkami i dzy warunkami i operatorami.

operatorami.

©AM©AM

104104

Poszukiwanie planu: metoda regresji cel Poszukiwanie planu: metoda regresji celó ó w w

• • Planowanie opiera si Planowanie opiera się ę na zbiorze cel na zbiorze celó ów w, spo , spoś śr ró ó d d kt któ órych dowolny podcel mo rych dowolny podcel moż ż e być e by ć wybrany jako wybrany jako kolejny, kt

kolejny, któ óry nale ry należ ży osi y osią ągn gnąć ąć

• • Planowanie odbywa si Planowanie odbywa się ę wstecz wstecz (regresywnie) – (regresywnie) – od od stanu docelowego do stanu pocz

stanu docelowego do stanu począ ątkowego tkowego

• • Wybierany ze zbioru podcel jest traktowany tak Wybierany ze zbioru podcel jest traktowany tak jakby by

jakby był ł ostatnim, kt ostatnim , któ óry nale ry należ ży osi y osią ągn gnąć ąć (inaczej: (inaczej:

zak zakł ładamy, adamy, że reszta cel ż e reszta celó ów jest ju w jest już ż speł spe łniona i niona i szukamy tylko tych operacji, kt

szukamy tylko tych operacji, któ ó re mia re mia łyby dope ł yby dopeł łni nić ć plan poprzez spe

plan poprzez speł łnienie nienie „ „ostatniego ostatniego” ” podcelu) podcelu)

• • Wybrany operator Wybrany operator poszerza zbi poszerza zbió ór podcel r podceló ów w o swoje o swoje warunki stosowalno

warunki stosowalnoś ści ci

(35)

©AM©AM

ARMEPMTY CC

A A BB

Stan ko

ON(A,B) ON(A,B)  ON(B,C) ON(B,C)  ONTABLE(C) ONTABLE(C)^*^*

B B C C A A

* -* -dla uproszczenia rozwadla uproszczenia rozważżaańńpodcel ONTABLE(C) nie bępodcel ONTABLE(C) nie będzie brany pod uwagdzie brany pod uwagęę

©AM©AM

107107

Regresja cel

Regresja celó ó w: w: przykł przyk ład ad

Drzewo przeszukiwania w przestrzeni zbior

Drzewo przeszukiwania w przestrzeni zbioróów celw celóów:w:

ON(A,B) ON(A,B) ON(B,C) ON(B,C)

CLEAR(C) CLEAR(C) HOLDING(B) HOLDING(B) ON(A,B) ON(A,B) CLEAR(B)

CLEAR(B) HOLDING(A) HOLDING(A) ON(B,C) ON(B,C)

STACK(A,B) STACK(A,B)

kk o on n ff l li i kk t t

(36)

©AM©AM

ON(x,B) ON(x,B) CLEAR(x) CLEAR(x) ARMEPMTY ARMEPMTY HOLDING(A) HOLDING(A) ON(B,C) ON(B,C)

UNSTACK(x,B) UNSTACK(x,B)

k ko o nn ff l li i k kt t

kk o on n ff l l ii kk t t UNSTACK(A,x)

UNSTACK(A,x)

PICKUP(A) PICKUP(A)

©AM©AM

109109

Regresja cel

Regresja celó ó w: w: przykł przyk ład ad

ON(x,B) ON(x,B) CLEAR(x) CLEAR(x) ARMEPMTY ARMEPMTY HOLDING(A) HOLDING(A) ON(B,C) ON(B,C)

ARMEPMTY ARMEPMTY CLEAR(A) CLEAR(A) ONTABLE(A) ONTABLE(A) CLEAR(B) CLEAR(B) ON(B,C) ON(B,C)

UNSTACK(x,B) UNSTACK(x,B)

k ko o nn ff l li i k kt t

kk o on n ff l li i kk t t UNSTACK(A,x)

UNSTACK(A,x)

PICKUP(A) PICKUP(A)