Tecniche di pianificazione in presenza di conoscenza incompleta
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4totale, l’identificazione degli oggetti coinvolti nelle azioni, cioè l’istanziazione delle variabili del piano, o le operazioni di modifica del piano per risolvere i conflitti tra le azioni. Per rendere ancora più efficace questa strategia, in molti sistemi è stata sfruttata la possibilità di imporre vincoli sul piano e sulla sua costruzione, in modo che quando le scelte posticipate vengono realmente effettuate, i vincoli imposti permettono di verificarne la correttezza. A questo punto, è possibile creare una corrispondenza tra un problema di pianificazione ed un CSP, le cui variabili possono rappresentare le variabili stesse del piano o, in generale, le scelte posticipate. L’applicazione delle tecniche di Constraint Solving diventa molto vantaggiosa, dato che esse permettono di sfruttare i vincoli attivamente, per ridurre a priori lo spazio di ricerca della soluzione, eliminando dai domini delle variabili i valori che non possono certamente far parte della soluzione finale. Tuttavia, le tecniche di Constraint Solving classiche richiedono che, nel CSP da risolvere, gli insiemi di valori possibili, per ciascuna variabile, siano tutti noti a priori, cioè che la conoscenza iniziale del problema sia completa. Di conseguenza, i pianificatori che adottano queste tecniche sono tutti basati sull’assunzione di completezza e correttezza della conoscenza descritta in precedenza. Il Constraint Solving Interattivo è invece applicabile anche a situazioni di conoscenza incompleta. Con questo metodo, sono gli stessi vincoli che compongono il problema da risolvere a richiedere, durante la loro propagazione, le eventuali procedure di acquisizione dati necessarie, in modo trasparente al sistema di alto livello che risolve il CSP. Questo significa che, rappresentando il problema di pianificazione come un CSP Interattivo, nel quale i vincoli rappresentano le condizioni di applicabilità (precondizioni) delle azioni e le variabili rappresentano gli oggetti coinvolti nelle azioni, non è più necessario definire ed inserire nel piano esplicite azioni di osservazione dell’ambiente. In questo modo si risolvono i problemi di complessità tipici dei pianificatori che operano in condizioni di incertezza. La struttura dell’algoritmo diventa analoga a quella di un pianificatore che opera con conoscenza completa e il dominio di azioni a disposizione del sistema si riduce alle sole azioni causali di modifica dell’ambiente. Inoltre, dato che
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Tecniche di pianificazione in presenza di conoscenza incompleta
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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 |
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