1 Planejamento Clássico (Planning) Russel, S. Norvig, P.: Inteligência Artificial (segunda edição) 28 SET 09 Igor R M Menezes.

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1 1 Planejamento Clássico (Planning) Russel, S. Norvig, P.: Inteligência Artificial (segunda edição) 28 SET 09 Igor R M Menezes

2 2 Sumário Planejamento (O que é?) Clássico X Não-Clássico Decomposição Linguagem STRIPS ADL Problema de Ordem Parcial Plano Consistente Planejamento com Lógica Proposicional

3 3 Planejamento O que é? A Tarefa de propor uma seqüência de ações que irão realizar um objetivo é chamada planejamento.

4 4 Planejamento Clássico X Não-Clássico Clássico: considerado apenas ambientes completamente observados, determinísticos, estáticos (mudanças são feitas apenas pelo agente) e discretos (em tempo, ação, objetos e efeitos) Não-Clássico: Considerados ambientes parcialmente observados ou estocásticos e envolve diferentes conjuntos de algoritmos e agentes.

5 5 Planejamento Decomposição Um problema pode ser decomposto em subproblemas para encontrar a melhor solução. no pior caso pode ser O (n!), se for dividido em k partes iguais será apenas O ((n/k)! * k) tempo.

6 6 Planejamento Decomposição parcial Problemas que podem ser perfeitamente decompostos são raros, por este motivo Planejadores como os de Ordem Parcial (abordado adiante) são baseados na suposição de que a maioria dos problemas do mundo real são parcialmente decompostos de forma que pode haver algum trabalho adicional para combinar o resultado e atingir um sub-objetivo pode desfazer outro.

7 7 Planejamento - Linguagem Representação de problemas de planejamento: Estados Ações Objetivos Desafio de obter uma linguagem expressiva o bastante e restritiva o bastante para permitir algoritmos eficientes. STanford Research Institute Problem Solver (STRIPS) Action Definition Language (ADL)

8 8 Planejamento - STRIPS Estados Proposições lógicas Hipótese do mundo fechado Ações Pré-condições Efeitos: literais verdadeiros (adicionados) e falsos (removidos) Objetivos Conjunção de literais básicos positivos Action ( Fly(p, from, to), PRECOND: At (p, from) ∧ Plane (p) ∧ Airport (from) ∧ Airport (to) EFFECT: ¬At (p, from) ∧ At (p, to) )

9 9 Planejamento - ADL Action Definition Language Pode ser visto como um extensão de STRIPS. Possui tipos e permite negações explicitas Permite desigualdade de termos na precondição Fly ( (p: plane; from: airport; to: airport; c: cargo) PRECONDITION: at (p,to) ∧ at (c,to) ∧ in (c,p) ∧ to≠from EFFECT: at (p,to) ∧ at (c,to) ∧ ¬at (p,from) ∧ ¬at (c,from) )

10 10 Comparativo: STRIPS - ADL

11 11 Planejamento Busca Estado-Espaço (totalmente ordenado) Estado Inicial: Literais Positivos Ações: Todas cujas precondições são satisfeitas Teste de Objetivo: testa se chegou no Objetivo Final Custo do Passo: Tipicamente 1 Progressiva Leva em conta todos estados válidos a partir de cada estado Regressiva Leva em conta apenas os estados relevantes

12 12 Planejamento Problema de Ordem Parcial (POP) POP divide em sub-objetivos e sub-planos independentes que são combinados no planejamento final. Pode tomar a vantagem de decomposição de problemas, de modo a trabalhar primeiro no “óbvio” ou “importante” em vez de cada passo na ordem cronológica. Linearização: um POP pode derivar vários planejamentos de ordem total com o calçar sapatos a seguir pode gerar 6 planejamentos, cada um deles é uma possível “linearização”.

13 13 Planejamento Exemplo de POP

14 14 Planejamento - POP Plano Consistente ou Solução Sem ciclos Sem conflitos (nova ação que anula uma anterior) Sem pré-condições abertas (que não são atingidas por alguma ação)

15 15 Planejamento Planejamento com Lógica Proposicional Baseado no teste da Satisfabilidade das sentenças lógicas Estado Inicial ∧ Todas possíveis descrições de ações ∧ objetivo

16 16 Planejamento STRIPS > Lógica Proposicional Sobrescrito é usado para diferenciar passos no tempo; Proposições não verdadeiras necessitam ser especificadas, desconhecidas não são especificadas (mundo aberto) at (P 1, JFK) 0 ( at (P 1, JFK) 0 ∧ ¬(fly (P 1, JFK, SFO) 0 ∧ at (P1, JFK) 0 )) V (fly(P 1, SFO, JFK) 0 ∧ at (P 1, SFO) 0 )

17 17 Planejamento Axioma de pré-condição Axioma de exclusão de ação Restrições de estado fly(P 1, JFK, SFO) 0  ( at (P 1, JFK) 0 ¬(fly (P 2, JFK, SFO) 0 ∧ fly (P 2, JFK, LAX) 0 )

18 18 Planejamento Algoritmo exponencial ! Considere: 10 passos de tempo, 12 aviões e 30 aeroportos. Exclusão de ações completa é de 583 milhões de clausulas T * (Act) * (O) P

19 19 Planejamento Rede Semântica (symbol splitting) Apenas predicados binários de fly (P 1, JFK, SFO) 0 obtemos: Fly 1 (P1) 0 : Avião P 1 voou no tempo 0 Fly 2 (SFO) 0 : a origem do vôo foi SFO Fly 3 (JFK) 0 : o destino do vôo foi JFK

20 20 Planejamento Com o processo de symbol splitting reduz de exponencial T * (Act) * P *(O) o número de símbolos para T * (Act) * (O) P T: passos de tempo Act: ações O: objetos no domínio P: aridade máxima (número de argumentos)