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