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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2008.tde-06082008-171546
Documento
Autor
Nome completo
Ricardo Guimaraes Herrmann
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2008
Orientador
Banca examinadora
Barros, Leliane Nunes de (Presidente)
Cozman, Fabio Gagliardi
Finger, Marcelo
Título em português
Planejamento hierárquico sob incerteza Knightiana
Palavras-chave em português
inteligência artificial
planejamento em IA
planejamento hierárquico
planejamento não-determinístico
Resumo em português
Esta dissertação tem como objetivo estudar a combinação de duas técnicas de planejamento em inteligência artificial: planejamento hierárquico e planejamento sob incerteza Knightiana. Cada uma delas possui vantagens distintas, mas que podem ser combinadas, permitindo um ganho de eficiência para o planejamento sob incerteza e maior robustez a planos gerados por planejadores hierárquicos. Primeiramente, estudamos um meio de efetuar uma transformação, de modo sistemático, que permite habilitar algoritmos de planejamento determinístico com busca progressiva no espaço de estados a tratar problemas com ações não-determinísticas, sem considerar a distribuição de probabilidades de efeitos das ações (incerteza Knightiana). Em seguida, esta transformação é aplicada a um algoritmo de planejamento hierárquico que efetua decomposição a partir das tarefas sem predecessoras, de modo progressivo. O planejador obtido é competitivo com planejadores que representam o estado-da-arte em planejamento sob incerteza, devido à informação adicional que pode ser fornecida ao planejador, na forma de métodos de decomposição de tarefas.
Título em inglês
Hierarchical planning under Knightian uncertainty
Palavras-chave em inglês
AI planning
artificial intelligence
hierarchical planning
non-deterministic planning
Resumo em inglês
This dissertation's objective is to study the combination of two artificial intelligence planning techniques, namely: hierarchical planning and planning under Knightian uncertainty. Each one of these has distinct advantages, but they can be combined, allowing the planning under uncertainty a performance gain and giving the hierarchical planning the ability to produce more robust plans. First, we study a way of performing a transformation, in a sistematic way, that enables forward-chaining deterministic planning algorithms to deal with non-deterministic actions, that doesn't take into account the probability distribution of actions' effects (Knightian uncertainty). Afterwards, this transformation is applied to a hierarchical planning algorithm that progressively performs decomposition starting from tasks without predecessors. The obtained planner is competitive with state-of-the-art non-deterministic planners, thanks to the additional information that can be given to the planner, in the form of task decomposition methods.
 
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herrmann08ndhtn.pdf (1.38 Mbytes)
Data de Publicação
2008-08-12
 
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