Ավտոմատացված պլանավորում

Վիքիպեդիայից՝ ազատ հանրագիտարանից
Jump to navigation Jump to search

Ավտոմատացված պլանավորում, երբեմն նշվում է որպես ԱԻ պլանավորմում [1], արհեստական բանականության հիմնական նպատակներից է, այն վերաբերում է ալգորիթմների կամ գործողությունների իրականացմանը, որոնք կատարվում են խելացի ագենտների, ավտոմատ ռոբոտների և անօդաչու փոխադրամիջոցների կողմից։ Ի տարբերություն դասական կառավարման և դասակարգման խնդիրների, այստեղ լուծումները բարդ են, և դրանք պետք է հայտնաբերվեն ու օպտիմիզացվեն բազմաչափ տարածությունում: Պլանավորումը կապված է նաև որոշումների տեսության հետ:

Մեզ հայտնի միջավայրում համապատասխան սարքերով պլանավորումը կարող է կատարվել առանց համացանցի, լուծումները կարող են գտնվել և գնահատվել նախքան կատարումը։ Անհայտ միջավայրում լուծման ալգորիթմները հաճախ պետք է վերանայվեն առցանց, մոդելներն ու կանոնները պետք է համաձայնեցվեն, իսկ լուծումները սովորաբար օգտվում են փորձառությունից և սխալ գործընթացներից, որոնք էլ դիտվում են որպես արհեստական ինտելեկտ։ Սրանք ներառում են դինամիկ ծրագրավորում, ուսուցման ամրապնդում և կոմբինատորիկական օպտիմալացում։ Այն լեզուները, որոնք նկարագրում են պլանավորումը հաճախ կոչվում են գործողության լեզուներ։

Համառոտ նկարագրություն[խմբագրել | խմբագրել կոդը]

Հաշվի առնելով իրերի դրությունը, ցանկալի նպատակները, ինչպես նաև հնարավոր գործողությունների մի շարք նկարագրությունը, պլանավորման խնդիրն է գտնել նախագիծ, որը երաշխավորում է ստեղծել վիճակ, որը պարունակում է ցանկալի նպատակները (այդպիսի վիճակը կոչվում է նպատակային վիճակ)։

Պլանավորման դժվարությոնը կախված է կիրառվող ենթադրությունների պարզեցումից։ Պլանավորման որոշ կարգեր կարող են նախագծվել կախված այն հատկություններից, որոնք ունեն խնդիրները տարբեր հարթություններում։

  • Արդյո՞ք գործողությունները վճռորոշ են, թե ոչ: Ոչ վճռորոշ գործողությունների համար արդյո՞ք կան կապված հավանականություններ:
  • Վիճակի փոփոխականները դիսկրե՞տ են թե՞ շարունակական: Եթե դրանք դիկրետ են, արդյո՞ք դրանք ունեն միայն սահմանափակ քանակությամբ հնարավոր արժեքներ:
  • Կարո՞ղ է ներկայի վիճակը դիտարկվել միարժեքորեն: Կարող է լինել լիարժեք կամ մասնակի դիտողականություն:
  • Քանի՞ սկզբնական վիճակ կա, վերջավոր կամ կամայականորեն շատ:
  • Գործողություններն ունե՞ն տևողություն:
  • Կարո՞ղ են մի քանի գործողություններ ձեռնարկվել միաժամանակ, թե՞ միայն մեկ գործողություն է հնարավոր:
  • Արդյո՞ք ծրագրի նպատակն է հասնել նախատեսված վիճակին, թե՞ առավելագույնի հասցնել պարգևատրման ֆունկցիան:
  • Միայն մեկ գործակալ, թե մի քանի գործակալներ կան: Գործակալները համագործակցո՞ւմ են, թե՞ եսասեր են: Արդյո՞ք բոլոր գործակալները  կառուցում են իրենց ծրագրերը առանձին-առանձին, թե՞ պլանները կենտրոնացած են բոլոր գործակալների համար:

Պլանավորման ամենապարզ հնարավոր խնդիրը, որը հայտնի է որպես դասական պլանավորման խնդիր[2], որոշվում է հետևյալով.

  • հայտնի եզակի նախնական վիճակ,
  • անժամկետ գործողություններ,
  • վճռորոշ գործողություններ,
  • որը տվյալ ժամանակում կարող է կատարվել միայն մեկ անգամ,
  • և միայն մեկ գործակալ:

Քանի դեռ սկզբնական վիճակը հայտնի է որպես միանշանակ, և բոլոր գործողությունները վճռորոշ են, աշխարհի վիճակը ցանկացած հաջորդականության գործողությունից հետո հնարավոր է ճշգրիտ կանխատեսել, իսկ մանրամասները նկատելու ունակության հարցը անտեղի է դասական պլանավորման համար:

Բացի այդ, պլանները կարող են սահմանվել որպես գործողությունների հաջորդականություն, քանի որ միշտ էլ նախապես հայտնի է, թե որ գործողություններն անհրաժեշտ կլինեն:

Ոչ վճռորոշ գործողություններով կամ գործակալի վերահսկողությունից դուրս այլ իրադարձություններով, հնարավոր գործողությունները ձևավորում են ծառ, իսկ պլանները պետք է որոշեն համապատասխան գործողություններ ծառի յուրաքանչյուր ճյուղի համար:

Դիսկրետ-ժամանակ Մարկովի որոշումների կայացման գործընթացները (MDP)[3] պլանավորում են խնդիրներ կապված.[4]

  • անժամկետ գործողությունների,
  • ոչ վճռորոշ գործողություններ պատահականությամբ,
  • լիարժեք դիտողականություն,
  • պարգևատրման գործառույթի առավելագույն մեծացում,
  • և մեկ գործակալ:

Երբ ամբողջական դիտողականությունը փոխարինվում է մասնակի դիտողականությամբ, պլանավորումը համապատասխանում է Մարկովի որոշման մասնակիորեն դիտարկելի գործընթացին (POMDP):

Եթե կան մեկից ավելի գործակալներ, մենք ունենք բազմաագենտային պլանավորում, որը սերտորեն կապված է խաղերի տեսության հետ:

Ոլորտից անկախ պլանավորում[5][խմբագրել | խմբագրել կոդը]

ԱԻ-ի պլանավորման մեջ պլանավորողները սովորաբար մուտքագրում են ոլորտի մոդելը (ոլորտի մոդելի հնարավոր գործողութունների բազմությունը) ինչպես նաև հատուկ խնդիրը՝ լուծելու որոշված նախնական պայմանով և նպատակով, ի տարբերություն նրանց, որոնցում չկա ոլորտի մուտքագրում: Այդ պլանավորողները կոչվում են «ոլորտից անկախ»` շեշտը դնելով այն փաստի վրա, որ նրանք կարող են լուծել պլանավորման խնդիրները օգտվելով լայն ոլորտներից։ Ոլորտների բնորոշ օրինակներն են ՝ բլոկների դասավորումը, բարդ գործողությունների մանրամասն կազմակերպումն ու իրականացումը, աշխատանքային հոսքի կառավարումը և ռոբոտների առաջադրանքների պլանավորումը: Հետևաբար, մեկ ոլորտի անկախ պլանավորողը կարող է օգտագործվել այս բոլոր տարբեր ոլորտների պլանավորման խնդիրները լուծելու համար: Մյուս կողմից, արմատական պլանավորողը բնորոշ է հատուկ ոլորտի պլանավորողին։

Ոլորտի մոդելավորող լեզուների պլանավորում[6][խմբագրել | խմբագրել կոդը]

Ոլորտների պլանավորման և հատուկ պլանավորման ծնդիրների ներկայացման առավել հաճախ պգտագործվող լեզուները, ինչպիսիք են Stanford Research Institute Problem Solver և Planning Domain Definition Language դասական պլանավորման համար, հիմնված են վիճակի փոփոխականի[7] վրա։ Աշխարհի ցանկացած հնարավոր վիճակ վիճակի փոփոխականի արժեքների վերագրելիքն է, և գործողությունները որոշում են, թե ինչպես են փոփոխվում վիճակի փոփոխականների արժեքները, երբ այդ գործողությունն իրականանում է:

Պլանավորման խնդիրները նկարագրելու այլընտրանքային լեզու է [./Https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical%20task%20network հիերարխիկ առաջադրանքների ցանցերը][8], որոնցում տրված է մի շարք առաջադրանքներ, և յուրաքանչյուր խնդիր կարող է իրականացվել կամ պրիմիտիվ գործողությամբ կամ վերածվել մի շարք այլ խնդիրների: Պարտադիր չէ, որ սա պարունակի վիճակի փոփոխականներ, չնայած ավելի իրատեսական կիրառություններում վիճակի փոփոխականները պարզեցնում են առաջադրանքի ցանցերի նկարագրությունը:

Ծանոթագրություններ[խմբագրել | խմբագրել կոդը]

  1. Ghallab, Malik; Nau, Dana S.; Traverso, Paolo (2004), Automated Planning: Theory and Practice, Morgan Kaufmann, ISBN 1-55860-856-7, http://www.laas.fr/planning/ 
  2. «Automated Planning: Theory and Practice»։ www.cs.umd.edu։ Վերցված է 2019-10-20 
  3. «Automated Planning: Theory and Practice»։ www.cs.umd.edu։ Վերցված է 2019-10-20 
  4. «Automated Planning» 
  5. «Towards learning domain-independent planning heuristics» 
  6. «Automated planning and scheduling» (անգլերեն)։ 2019-09-13 
  7. «State variable» (անգլերեն)։ 2019-01-31 
  8. «Hierarchical task network» (անգլերեն)։ 2019-03-11 

Գրականություն[խմբագրել | խմբագրել կոդը]

  1. Automated Planning - Alessandro Cimatti, Marco Pistore, Paolo Traverso
  2. USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR AUTOMATED PLANNING AND SCHEDULING - Raymond E. Levitt1, John C. Kunz2, and Nabil A. Kartanr3
  3. Automated Scheduling and Planning: From Theory to Practice - Ender Ozcan
  4. Intelligent Scheduling - Monte Zweben
  5. Planning with Markov Decision Processes: An AI Perspective Mausam - Planning with Markov Decision Processes: An AI Perspective Mausam

Արտաքին հղումներ[խմբագրել | խմբագրել կոդը]

  1. http://msl.cs.uiuc.edu/~lavalle/cs397/
  2. https://www.saviom.com/blog/applications-ai-project-management/
  3. https://www.alicetechnologies.com/
  4. https://media.ed.ac.uk/media/Artificial+Intelligence+Planning+-+Scheduling/1_bl1xqfil
  5. https://ai.googleblog.com/2019/02/introducing-planet-deep-planning.html