Companion – An intelligent agent architecture [RO]

351 views
287 views

Published on

My Bachelor Thesis presentation at the Faculty of Computer Science, "A. I. Cuza" University of Iasi, Romania, July 2011.

Published in: Technology
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
351
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
3
Actions
Shares
0
Downloads
3
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Companion – An intelligent agent architecture [RO]

  1. 1. Facultatea de Informatică, Universitatea ,,Alexandru Ioan Cuza” din Iași Planificare bazată pe ontologii – Aplicație la dezvoltarea agentului inteligent Companion Absolvent: Adrian Tudor Pănescu Coordonator: Prof. Dr. Dan Cristea
  2. 2. Cuprins 1 - Motivație 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 spațiul planurilor – implementare 12 – Verificarea restricțiilor temporale 13 – Exemplu de plan 14, 15 – Concluzii
  3. 3. Cuvinte cheie Agent inteligent Ontologie Problemă de planificare Planificare în spațiul planurilor Planificare temporală Problemă de satisfacere a constrângerilor Programare bazată pe reguli
  4. 4. MotivațieSursă: Duncan McFarlane, Distributed Intelligence in Manufacturing and Service Environments, SOHOMA 2011, Paris
  5. 5. Agent inteligent Entitate autonomă care funcționează în cadrul unui anumit mediu, interacționând cu acesta; Rezolvarea a diverse probleme: atingerea scopurilor prin întreprinderea unor acțiuni. 2
  6. 6. Agent inteligent 3
  7. 7. Ontologie Reprezentare a cunoașterii; Descriere a conceptelor și relațiilor existente într-un anumit domeniu. 4
  8. 8. Problemă de planificare Sistem dinamic: Σ = (S, A, E, y); Problemă de planificare: P = (Σ, s0, G); Soluția problemei P: secvență (set) de acțiuni ce determină rezolvarea scopurilor din G. 5
  9. 9. Variante de planificare Planificare în spațiul stărilor: varianta tradițională (BFS, DFS, A* etc.); Planificare în spațiul planurilor: se pleacă de la un plan parțial, incomplet, ce este extins pentru a rezolva problema. 6
  10. 10. 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 spațiul planurilor, CSP, tehnici din algoritmica grafurilor). 7
  11. 11. Companion Agent inteligent; Asistarea unui utilizator uman în cadrul rutinei zilnice; Prezentul proiect a dezvoltat o componentă capabilă să planifice activitățile zilnice ale utilizatorului. 8
  12. 12. Arhitectura componentei decizionale 9
  13. 13. Dezvoltarea componentei de planificare Planificarea se realizează în două etape: 1) Construirea secvenței de acțiuni ce determină satisfacerea scopurilor – planificare în spațiul planurilor 2) Verificarea consistenței planului din punct de vedere al restricțiilor temporale Implementare folosind programarea bazată pe reguli în CLIPS (reprezentare simbolică, ,,forward-chaining”) 10
  14. 14. Planificarea în spațiul planurilor - implementare(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
  15. 15. Verificarea restricțiilor temporale La planul construit în prima etapa se adaugă durata fiecărei acțiuni; Rețeaua temporală este transformată într-un digraf; Consistența din punct de vedere temporal se verifică prin identificarea circuitelor de cost negativ din digraf. 12
  16. 16. Rezultate# Acțiune Precondiții Efecte Durată1 Stare inițială Poziție: acasă (7)2 Deplasare Poziție: acasă Poziție: bibliotecă 0.53 Pregătire curs Poziție: bibliotecă Cursul este pregătit 24 Deplasare Poziție: bibliotecă Poziție: laborator 25 Pregătire Poziție: laborator Laboratorul este 1 laborator pregătit6 Deplasare Poziție: laborator Poziție: universitate 1.57 Starea finală Cursul este pregătit, (14) Laboratorul este pregătit, Poziție: universitate Plan cu 5 acțiuni : 714 reguli; ~0.31 secunde; Plan cu 7 acțiuni : 1789 reguli; ~1.79 secunde; Plan cu 9 acțiuni : 3820 reguli; ~9.08 secunde; 13
  17. 17. Concluzii O contribuție a proiectului este mecanismul de planificare care combină planificarea în spațiul planurilor cu o modelare și verificare a restricțiilor temporale; Arhitectura propusă și folosirea ontologiei împreună cu o componentă CLIPS a facilitat rezolvarea problemei de planificare; 14
  18. 18. Concluzii Planificarea în spațiul planurilor (planuri parțial specificate) și planificarea temporală asigură autonomia și inteligența agentului, cât și 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
  19. 19. Cuprins 1 - Motivație 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 spațiul planurilor – implementare 12 – Verificarea restricțiilor temporale 13 – Exemplu de plan 14, 15 – Concluzii
  20. 20. Vă mulțumescpentru atenție!

×