Companion – An intelligent agent architecture [RO]
Click here to load reader
-
Upload
adrian-tudor-panescu -
Category
Technology
-
view
197 -
download
0
description
Transcript of Companion – An intelligent agent architecture [RO]
Planificare bazată pe ontologii – Aplica ie la dezvoltarea ț
agentului inteligent Companion
Absolvent: Adrian Tudor PănescuCoordonator: Prof. Dr. Dan Cristea
Facultatea de Informatică, Universitatea ,,Alexandru Ioan Cuza” din Ia iș
Cuprins 1 - Motiva ieț
2, 3 – Agent Inteligent
4 – Ontologie
5 – Problema planificării
6 – Variante de planificare
7 – Planificarea temporală
8 – Companion
9 – Arhitectura componentei decizionale
10 – Dezvoltarea componentei de planificare
11 – Planificarea în spa iul planurilor – implementareț
12 – Verificarea restric iilor temporaleț
13 – Exemplu de plan
14, 15 – Concluzii
Cuvinte cheie
Agent inteligent Ontologie Problemă de planificare Planificare în spa iul planurilorț Planificare temporală Problemă de satisfacere a constrângerilor Programare bazată pe reguli
Motiva ieț
Sursă: Duncan McFarlane, Distributed Intelligence in Manufacturing and Service Environments, SOHOMA 2011, Paris
Agent inteligent
Entitate autonomă care func ionează în cadrul unui anumit țmediu, interac ionând cu acesta;ț
Rezolvarea a diverse probleme: atingerea scopurilor prin întreprinderea unor ac iuni.ț
2
Agent inteligent
3
Ontologie
Reprezentare a cunoa terii;ș Descriere a conceptelor i ș rela iilorț existente
într-un anumit domeniu.
4
Problemă de planificare
Sistem dinamic: Σ = (S, A, E, y); Problemă de planificare: P = (Σ, s0, G);
Solu ia problemei ț P: secven ă (set) de țac iuni ce determină rezolvarea țscopurilor din G.
5
Variante de planificare
Planificare în spa iul stărilor: varianta țtradi ională (BFS, DFS, A* etc.);ț
Planificare în spa iul planurilorț : se pleacă de la un plan par ial, țincomplet, ce este extins pentru a rezolva problema.
6
Planificare temporală
Utilizează reprezentări algebrice ale timpului (APT, AIT);
Poate fi transformată într-o problemă de satisfacere a constrângerilor (CSP);
Rezolvarea presupune combinarea mai multor metode (planificare în spa iul țplanurilor, CSP, tehnici din algoritmica grafurilor).
7
Companion
Agent inteligent; Asistarea unui utilizator uman în cadrul
rutinei zilnice; Prezentul proiect a dezvoltat o componentă
capabilă să planifice activită ile zilniceț ale utilizatorului.
8
Arhitectura componentei decizionale
9
Dezvoltarea componentei de planificare
Planificarea se realizează în două etape:
1) Construirea secven ei de ac iuni ce ț țdetermină satisfacerea scopurilor – planificare în spa iul planurilorț
2) Verificarea consisten ei planului din punct țde vedere al restric iilor temporaleț
Implementare folosind programarea bazată pe reguli în CLIPS (reprezentare simbolică, ,,forward-chaining”)
10
Planificarea în spa iul planurilor - țimplementare
(defrule R1_0(ACTION (ID $?t) (preconditions $? ?x $?))(Description (ID ?x) (type $?y) (parameters $?z))(not (CAUSAL-LINK (after $?t) (precondition ?x)))(action-pattern (effects $?u) (preconditions $?u1) (type $?v) (duration $?dur))(description-pattern (ID $?u) (type $?y))(description-pattern (ID $?u1) (parameters))=>(bind ?w (str-cat "D-"(gensym)))(bind ?s (str-cat "A-"(gensym)))(assert (Description (ID ?w) (type ?y) (parameters ?z)))(assert (ACTION (ID ?s) (type $?v) (preconditions) (effects ?w) (duration $?dur)))(assert (CAUSAL-LINK (before ?s) (after ?t) (precondition ?x)))(assert (ORDER-LINK (left ?s) (right ?t)))(assert (ORDER-LINK (left A-0) (right ?s)))(assert (ORDER-LINK (left ?s) (right A-N))))
11
Verificarea restric iilor temporaleț
La planul construit în prima etapa se adaugă durata fiecărei ac iuni;ț
Re eaua temporală este transformată într-un țdigraf;
Consisten a din punct de vedere temporal se țverifică prin identificarea circuitelor de cost negativ din digraf.
12
Rezultate
# Ac iuneț Precondi iiț Efecte Durată
1 Stare ini ialăț Pozi ie: acasăț (7)
2 Deplasare Pozi ie: acasăț Pozi ie: bibliotecăț 0.5
3 Pregătire curs Pozi ie: bibliotecăț Cursul este pregătit 2
4 Deplasare Pozi ie: bibliotecăț Pozi ie: laboratorț 2
5 Pregătire laborator
Pozi ie: laboratorț Laboratorul este pregătit
1
6 Deplasare Pozi ie: laboratorț Pozi ie: universitateț 1.5
7 Starea finală Cursul este pregătit,Laboratorul este
pregătit,Pozi ie: universitateț
(14)
13
Plan cu 5 ac iuni ț : 714 reguli; ~0.31 secunde;Plan cu 7 ac iuniț : 1789 reguli; ~1.79 secunde;Plan cu 9 ac iuniț : 3820 reguli; ~9.08 secunde;
Concluzii
O contribu ie a proiectului este țmecanismul de planificare care combină planificarea în spa iul planurilor cu o țmodelare i verificare a restric iilor ș țtemporale;
Arhitectura propusă i folosirea ontologiei șîmpreună cu o componentă CLIPS a facilitat rezolvarea problemei de planificare;
14
Concluzii
Planificarea în spa iul planurilor (planuri țpar ial specificate) i planificarea temporală ț șasigură autonomia i ș inteligen aț agentului, cât i ș adaptarea la alte clase de probleme;
O parte din contribuţiile acestui proiect au fost incluse în lucrarea „Companion – An intelligent agent architecture” – conferinţa „International Students Conference on Informatics ICDD 2011”, Sibiu.
15
Cuprins 1 - Motiva ieț
2, 3 – Agent Inteligent
4 – Ontologie
5 – Problema planificării
6 – Variante de planificare
7 – Planificarea temporală
8 – Companion
9 – Arhitectura componentei decizionale
10 – Dezvoltarea componentei de planificare
11 – Planificarea în spa iul planurilor – implementareț
12 – Verificarea restric iilor temporaleț
13 – Exemplu de plan
14, 15 – Concluzii
Vă mul umesc țpentru aten ie!ț