Efficient Representations and Conversions of Planning Problems
Efektivní reprezentace a konverze plánovacích problémů
dizertační práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/68983Identifikátory
SIS: 59877
Kolekce
- Kvalifikační práce [10690]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
McCluskey, Thomas Leo
Pěchouček, Michal
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Teoretická informatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra teoretické informatiky a matematické logiky
Datum obhajoby
5. 12. 2014
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Prospěl/a
Klíčová slova (česky)
umělá inteligence, doménově nezávislé plánování, modelování problémů, stavové proměnné, splňování podmínekKlíčová slova (anglicky)
artificial intelligence, domain-independent planning, problem modeling, state variables, constraint satisfactionNázev práce Efektivní reprezentace a konverze plánovacích problémů Autor Daniel Toropila Katedra Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí disertační práce prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D. Abstrakt Efektivita všech typů plánovacích systému je silně závislá na formulaci vstupu, strukturu kterého musí plánovače využít, chtějí-li dosáhnout zvýšení své výpočet- ní efektivity. Z tohoto důvodu se reprezentace založená na stavových proměnných (SAS+ ) stala oblíbenou formou kódování vstupu mnoha moderních plánovačů. Jelikož ale většina plánovacích problémů je vyvíjena pomocí klasické reprezen- tace, vzniklo v nedávné minulosti několik technik jejího převodu do reprezen- tace SAS+ . Tyto techniky ale bohužel ignorují informace specifiké pro jedno- tlivé instance plánovacích problémů. Proto představujeme nový algoritmus pro konstrukci SAS+ , který naplno využívá informace o cíli i o iniciálním stavu, a pomocí obsáhlých vypočetních experimentů ukazujeme, že pro mnohé plánovací problémy nový algoritmus pomáhá zvýšit efektivitu jejich řešení. V poslední části práce poté prezentujeme přehled několika modelů splňování podmínek pro plánování, založených na kodóvání SAS+ , a také na...
Title E cient Representations and Conversions of Planning Problems Author Daniel Toropila Department Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic Supervisor prof. RNDr. Roman Barták, Ph.D. Abstract The e ciency of all types of planning systems is strongly dependent on the in- put formulation, the structure of which must be exploited in order to provide an improved e ciency. Hence, the state-variable representation (SAS+ ) has be- come the input of choice for many modern planners. As majority of planning problems is encoded using a classical representation, several techniques for trans- lation into SAS+ have been developed in the past. These techniques, however, ignore the instance-specific information of planning problems. Therefore, we in- troduce a novel algorithm for constructing SAS+ that fully utilizes the information from the goal and the initial state. By performing an exhaustive experimental evaluation we demonstrate that for many planning problems the novel approach generates a more e cient encoding, providing thus an improved solving time. Finally, we present an overview and performance evaluation of several constraint models based on SAS+ and finite-state automata, showing that they represent a competitive alternative in the category of constraint-based planners. Keywords...