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Tecniche di pianificazione in presenza di conoscenza incompleta

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Anteprima della tesi: Tecniche di pianificazione in presenza di conoscenza incompleta, Pagina 2
2deterministicamente quale sarà l’evoluzione dell’ambiente nel corso del piano, in qualunque
fase del piano stesso. Questa capacità deriva dall’assunzione di correttezza e completezza
della descrizione della situazione iniziale in cui verrà eseguito il piano, dall’assunzione di
determinismo degli effetti delle azioni, e dall’assunzione di unicità dell’agente nel suo
ambiente, in base alla quale nessun evento imprevisto può modificare la programmata
evoluzione del mondo.
Per realizzare un algoritmo che sia in grado di risolvere problemi di pianificazione in
campi d’applicazione reali, occorre superare in qualche modo queste assunzioni. Un
ambiente complesso, dinamico e, soprattutto, di vaste dimensioni, è difficilmente
descrivibile in maniera completa. Inoltre, il comportamento degli agenti reali spesso non è
perfettamente deterministico, a causa del fatto che alcune sue azioni hanno effetti
impredicibili. Questo, a sua volta, può essere dovuto alla stessa natura delle azioni, oppure
al fatto che esse hanno effetti diversi in situazioni diverse. In quest’ultimo caso, se non è
possibile conoscere a priori le condizioni in cui esse vengono eseguite, perché la descrizione
del mondo è incompleta, non è possibile conoscere nemmeno i loro effetti. Nella realtà,
quindi, la determinazione dello stato dell’ambiente in un certo istante, nel corso
dell’esecuzione di un piano, presenta delle incertezze, relative sia all’identificazione degli
oggetti contenuti nel mondo sia alla descrizione delle loro caratteristiche.
Nel corso dell’evoluzione delle tecniche di pianificazione, sono stati sviluppati
diversi sistemi in grado di trattare queste incertezze e risolverle in maniera opportuna.
Questi sistemi si basano sulla considerazione che, per poter operare adeguatamente in una
situazione incerta, è necessario che l’agente sia in grado di osservare il proprio ambiente e
acquisire nuove informazioni o, almeno, che sia in grado di prevedere le possibili situazioni,
basandosi su assunzioni che derivano da osservazioni precedenti. Il processo di acquisizione
della conoscenza è, perciò, una parte fondamentale della pianificazione in condizioni incerte.
Alcuni algoritmi di pianificazione progettano il piano senza sapere a priori quale saranno i
risultati di questo processo, supponendo che esso venga effettuato durante l’esecuzione del
Sitografia automatica

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Informazioni tesi

  Autore: Marcello Bonfe
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1998-99
  Università: Università degli Studi di Ferrara
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Paola Mello
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 175

FAQ

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Parole chiave

intelligenza artificiale
pianificazione
planning
programmazione logica
reti informatiche
robotica
soddisfacimento di vincoli

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