Planejamento Viviane Torres da Silva

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
GEOMETRIA DESCRITIVA A
Advertisements

Abordagem Entidade Relacionamento
Antonio Dirceu Rabelo de Vasconcelos Filho
Paulo C. Centoducatte – MC542 - IC/Unicamp- 2004s2 Eliminação de Estados Redundantes.
Linguagens de Programação para SMA Viviane Torres da Silva
Viviane Torres da Silva
Modelos e Sistemas de Reputação
Planejamento Viviane Torres da Silva
IC - UFF 1 Escalonamento de Processos em Multiprocessadores Capítulo 10 Sistemas Operacionais.
Os Sistemas Multi-agente Viviane Torres da Silva
Algumas classes especiais de grafo
FOLHA DE CÁLCULO 1.
1 Folha de Cálculo DI/FCT/UNL 1º Semestre 2004/2005.
24 Novembro 2006Folha de Cálculo 11 Jorge Cruz DI/FCT/UNL Introdução aos Computadores e à Programação 1º Semestre 2006/2007.
30 Novembro 2005Folha da Cálculo1 Jorge Cruz DI/FCT/UNL Introdução aos Computadores e à Programação 1º Semestre 2005/2006.
Introdução aos Computadores e à Programação
PAPG-IFES Formulário para coleta da demanda bruta.
PAPG-IFES Programa de Apoio a Pós- Graduação das IFES (Ações propostas – em discussão)
ICC 2. Sistema de Computação
Metodologias Equipe do Curso de ES para SMA
Linguagens de Modelagem para SMA
Raciocínio Viviane Torres da Silva
Os Sistemas Multi-agente Viviane Torres da Silva
INE 5384 Estruturas de Dados Prof a. Patrícia Vilain
MC Prof. Paulo Cesar Centoducatte MC542 Organização de Computadores Teoria e Prática.
Aprendizagem Viviane Torres da Silva
Sistemas Baseados em Agentes
Acompanhamento de Cenas com Calibração Automática de Câmeras
Decodificador 2 para 4 (2 : 4)
Princípios de funcionamento
PCS2938 – Conceitos Gerais de Automação 1º Quadrimestre de 2009PCS2038 – Conceitos Gerais de Automação 1º Quadrimestre de PCS 2038 – Conceitos Gerais.
Sistemas Multiagentes
Estágio III.
INF 1771 – Inteligência Artificial
INF 1771 – Inteligência Artificial
INF 1771 – Inteligência Artificial
Curso sobre Planilha Eletrônica Este é o primeiro capítulo do nosso curso sobre a Planilha Eletrônica EXCEL 2010, da Microsoft. As planilhas eletrônicas.
INF 1771 – Inteligência Artificial
INF 1771 – Inteligência Artificial
Buscas em Grafos Prof. André Renato 1º Semestre/2012
Diagrama de Atividades
Teoria dos Grafos Definições e Terminologia
Universidade Federal de Alagoas – UFAL Centro de Tecnologia – CTEC
INF 1771 – Inteligência Artificial Aula 12 – Planejamento Edirlei Soares de Lima.
Algoritmos e Programação de Computadores
Planejamento e Solucionamento de Problemas Distribuídos
LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO PROF. DANIELA PIRES
Docente: João Luís Aldo de Araújo • 5.º Grupo Disciplinar • E. B. 3/S. Vitorino Nemésio • 2003 clique Enter para continuar Se a recta n pertence ao plano,
INF 1771 – Inteligência Artificial
Computador Simplificado Conceitos p.ex. FLUXO de execução
Plano de Aula Arquiteturas de Agentes Baseados Em Lógica Reativas BDI
Roteiro Agentes Trabalhando Juntos Coordenação em SMA
GEOMETRIA DESCRITIVA A
1 Controlo e Aprendizagem Aula Teórico-Prática nº 2 Aprendizagem-Performance Experiência 1 TESTE DE DESTREZA MANUAL (“placing”) ORGANIZAÇÃO Experiência.
N Incremental n Aprende conceitos estruturais Aprende o conceito de um arco através de exemplos e contra-exemplos a ele fornecidos O Sistema ARCHES de.
PLANEJAMENTO DE TRAJETÓRIAS PROF.: Leo Schirmer
GESTÃO DE CONVÊNIOS – PLANEJAMENTO –.
Metodologias (Parte II) Viviane Torres da Silva
Multiplexador O que é isso?.
Teoria dos Grafos Conceitos Preliminares
Resolução de Problemas
Modelando Sistemas em UML
Linguagens de Programação
Inteligência Artificial I
Resolução de Problemas de Busca
Edivox: trabalhando com comandos de bloco
Introdução a Sistemas Multi-Agentes Viviane Torres da Silva
UNIVERSIDADE PAULISTA - UNIP
Interações entre objetos
Transcrição da apresentação:

Planejamento Viviane Torres da Silva

Planos As tarefas associadas aos planos são: –Planejamento: criação de planos –Seleção de planos –Execução dos planos Planejamento –A criação dos planos é feita a partir de um conjunto de sub-passos (ou ações) Objetivos Estado inicial Ações PlanejamentoSeleçãoExecução p{i} p

Representações Representação de estados: –Ex: Infeliz ^ Tristeestado de uma pessoa –Ex: Acima(B,A)estado do bloco B Representação de objetivos: –É um estado especial, estado futuro que se deseja alcançar –Ex.: Feliz ^ Contente –Ex.: Acima (B,Mesa), Livre(B), Livre(A) Representação de ações: –É descrita por suas pré-condições e suas pós-condições –Ex: Mover (B,A,Mesa) –Pré-condições: Acima(B,A) ^ Livre(B) ^ Livre(Mesa) –Pós-condições: ¬Acima(B,A) ^ Acima(B,Mesa) ^ ¬ Livre(Mesa) A B A B A B

Representações Uma ação pode ser executada em qualquer estado no qual o conjunto de pré-condições da ação seja verdadeiro Depois da execução da ação, suas pós-condições refletem o estado do ambiente Um plano é uma seqüência de ações que quando executado a partir de um estado inicial resulta em um estado final que alcance o objetivo

Exemplo Estado inicial: e 1 Estado objetivo (final): e 10 Conjunto de ações disponíveis: {a 1, a 2, a 3, b 1, b 2,...} e1e1 e2e2 e3e3 e4e4 a1a1 a2a2 e2e2 f1f1 b2b2 e2e2 e3e3 b1b1 f1f1 f2f2 a3a3 e1e1 e 10 e2e2 a1a1 e5e5 a4a4 e4e4 e5e5 a4a4 …….. e9e9 e 10 b 10 e3e3 b1b1 f1f1 a2a2 e6e6 e7e7 e8e8 e9e9 a3a3 e4e4 b2b2 f2f2 … … Plano: {a 1, b 1, b 2, a 4, …, b 10 } estado inicial ação estado final estado inicial estado final

Ambiente precisa ter as seguintes características... Observável: podemos observar o estado das entidades no ambiente Determinista: sabemos qual é a conseqüência da execução de uma ação Estático: ambiente se modifica somente quando o agente executa uma tarefa Discreto: número fixo e finito de ações e objetos

Exemplo: O mundo dos blocos Só um único bloco pode estar diretamente acima de outro bloco Um robô pode pegar um único bloco de cada vez e mover o bloco para outra posição O robô não pode pegar um bloco que leve outro em cima Objetivo: colocar os blocos em uma determinada posição

Exemplo: O mundo dos blocos Estados: –Acima(B,A): B está acima de A (A pode ser a mesa) –Livre(C): C não tem nenhum bloco acima Ações: –Mover(B,A,C): Mover B de A para C Precondições: Acima(B,A) ^ Livre(B) ^ Livre(C) Póscondições: ¬ Acima(B,A) ^ Acima(B,C) ^ Livre(A) ^ ¬ Livre(C) –MoverParaMesa(B,A): Mover B de A para a mesa Precondição: Acima(B,A) ^ Livre(B) Póscondições: ¬ Acima(B,A) ^ Acima(B,Mesa) ^ Livre(A)

Algoritmos de Planejamento Busca para frente Busca para trás A B C D ADC B Estado inicial: Objetivo: Acima(B,A) Acima(A,Mesa) Acima(C,Mesa) Acima(D,Mesa) Livre(B) Livre(C) Livre(D) Acima(C,A) Acima(D,B) Acima(A,Mesa) Acima(B,Mesa) Livre(D) Livre(C)

Busca para frente Quais são as ações aplicadas ao estado atual que podem gerar o objetivo? Começamos considerando o estado inicial Selecionamos as ações que podem ser aplicadas a partir do estado inicial –As ações aplicadas são aquelas cujas pré-condições são subconjunto do estado inicial –As pós-condições da ação aplicada gera o próximo estado Aplicamos o passo anterior até encontrar o objetivo –O objetivo deve ser o estado representado nas pós-condições das ações

Exemplo ADC B Acima(B,A) Acima(A,Mesa) Acima(C,Mesa) Acima(D,Mesa) Livre(B) Livre(C) Livre(D) A B C D Mover(B,A,C) Mover(B,A,D) Mover(C,Mesa,B) Mover(C,Mesa,D) Mover(D,Mesa,C) Mover(D,Mesa,B) MoverParaMesa(B,A) Mover(C,Mesa,A) Mover(C,Mesa,B) Mover(C,Mesa,D) Mover(D,Mesa,A) Mover(D,Mesa,C) Mover(D,Mesa,B) Mover(B,Mesa,A) Mover(B,Mesa,C) Mover(B,Mesa,D) Mover(A,Mesa,B) Mover(A,Mesa,C) Mover(A,Mesa,D) … … MoverParaMesa(B,A) Acima(A,Mesa) Acima(C,Mesa) Acima(D,Mesa) Livre(B) Livre(C) Livre(D) Acima(B,Mesa) Livre(A) Mover(C,Mesa,A) Acima(A,Mesa) Acima(D,Mesa) Livre(B) Livre(C) Livre(D) Acima(B,Mesa) Acima(C,A) Acima(A,Mesa) Livre(C) Livre(D) Acima(B,Mesa) Acima(C,A) Acima(D,B) Mover(D,Mesa,B)

Busca para trás Quais são os estados a partir dos quais aplicando uma ação se gera o objetivo? Começamos considerando o estado final, o objetivo Selecionamos as ações que podem ter sido aplicadas para gerar o objetivo –As ações aplicadas são aquelas cujas pós-condições geram uma das condições do objetivo –Somente consideramos ações relevantes, as que sabemos que podem chegar ao objetivo –As pré-condições da ação aplicada definem o próximo estado Aplicamos o passo anterior até encontrar o estado inicial

Exemplo A B C D Acima(A,Mesa) Acima(B,Mesa) Acima(C,A) Acima(D,B) Livre(C) Livre(D) Move(D,Mesa,B) Move(D,C,B) Move(C,Mesa,A) Move(C,D,A) Move(D,Mesa,B) Acima(A,Mesa) Acima(B,Mesa) Acima(C,A) Livre(C) Livre(D) Acima(D,Mesa) Livre(B) A B C D MoveParaMesa(B,D) MoveParaMesa(B,C) MoveParaMesa(D,B) MoveParaMesa(D,C) Move(C,Mesa,A) Move(C,B,A) Move(C,D,A) Move(C,Mesa,A) ADC B Acima(A,Mesa) Livre(C) Livre(D) Acima(D,Mesa) Livre(B) Acima(C,Mesa) Acima(B,A) Acima(A,Mesa) Acima(B,Mesa) Livre(C) Livre(D) Acima(D,Mesa) Livre(B) Acima(C,Mesa) Livre(A) MoveParaMesa(B,A)

Ordenação parcial dos planos Trabalhar com uma abordagem que considere que existem vários sub-objetivos independentes Cada sub-objetivo será tratado por um sub-plano Combinar os sub-planos para alcançar o objetivo É possível escolher os sub-objetivos mais importantes para começar Ex.: Planejar uma viagem de avião de casa no Rio ao hotel em Madrid 1.Encontrar um vôo de Rio a Madrid 2.Verificar como chegar da nossa casa até o aeroporto 3.Verificar como chegar do aeroporto de Madrid ao hotel

Exemplo Estado inicial: e 1, estado objetivo (final): e 10 Conjunto de ações disponíveis: {a 1, a 2, a 3, b 1, b 2,...} Plano final: {a1, b1, b2, a4, …, b10} Sub-estados: {e 2, e 3, e 4, …, e 9 } e1e1 e2e2 e3e3 e4e4 a1a1 a2a2 e2e2 f1f1 b2b2 e2e2 e3e3 b1b1 f1f1 f2f2 a3a3 e4e4 e5e5 a4a4 e9e9 e 10 b 10 … a4a4 b1b1 b2b2 e 5 = sub-estado objetivo e3e3 e4e4 e 2 = sub-estado inicial sub-plano 1 ={b 1, b 2, a 4 } e1e1 e 10 e2e2 a1a1 e5e5 a4a4 …….. b 10 e3e3 b1b1 e6e6 e7e7 e8e8 e9e9 e4e4 b2b2 a5a5 Plano final: {a 1, sub-plano 1, a 5, sub-plano 2 } e1e1 e 10 e2e2 a1a1 e5e5 …….. sub-plano 2 e6e6 sub-plano 1 a5a5

Exemplo: Colocar os sapatos Objetivo: ter os sapatos postos –Sub-objetivos: ter a meia direita posta, ter a meia esquerda posta, ter o sapado direito posto e ter o sapato esquerdo posto Ações: –Colocar a meia direita –Colocar a meia esquerda –Calçar o sapato direito –Calçar o sapato esquerdo Existe uma ordem entre meia e sapado mas não existe ordem entre esquerda e direita –Colocar a meia esquerda tem que vir antes de calçar o sapato esquerdo –Mas não é necessário executar exatamente antes

Quando consideramos organizações Agentes na organização interagem para alcançar objetivos da organização Existem três tipos de planejamento: Planejamento centralizado para sistemas multi-agentes –Um único agente faz o planejamento para os demais agentes Coordenação centralizada dos planos parciais (ou sub-planos) –Cada agente faz o planejamento de sub-planos para alcançar seus objetivos individuais –Um coordenador central tenta coordenar a execução dos sub-planos Planejamento distribuído –Não existe um coordenador central –Os agentes negociam para coordenar suas ações e solucionar problemas

Planejamento centralizado para SMA As tarefas que o agente tem que executar quando está planejando para um conjunto de agentes ou para um único agente são similares 1. Ver o plano como um diagrama de estados acíclicos (os estados são as ações) 2. Determinar quais ações podem ser executadas em paralelo e introduzir ponto de sincronização 3. Distribuir a execução das ações para os vários agentes

Coordenação centralizada de planos parciais Cada agente tem um objetivo e é capaz de criar seu próprio plano e de executá-lo Cada plano é enviado a um coordenador central O coordenador: –Sincroniza a execução de todos os sub-planos –Encontra os conflitos –Elimina os conflitos (arrumando as ações ou determinando os pontos de sincronização)