Otomatik Planlama
Otomatik planlama, yapay zekanın, mevcut eylemlerin resmi bir tanımı verildiğinde, dünyanın başlangıç durumunu istenen bir hedef duruma dönüştüren eylem dizilerini hesaplamakla ilgilenen dalıdır.
Tanım
Otomatik planlama, her bir eylemin dünyanın durumunu nasıl değiştirdiğine dair bir model verildiğinde, başlangıç durumundan bir hedefi kanıtlanabilir şekilde gerçekleştiren sıralı (veya kısmen sıralı) bir eylemler kümesi olan bir planın hesaplanmasıdır.
Kapsam
Bu alan, planlama problemlerinin (ön koşulları ve etkileri olan durumlar, eylemler, hedefler) temsilini ve bunları çözen algoritmaları kapsar: deterministik, tamamen gözlemlenebilir alanlarda klasik planlama, planlama-grafiği ve sezgisel arama yöntemleri, hiyerarşik görev ağı planlaması ve zaman, kaynaklar ve çizelgelemeye uzantısı. STRIPS ve PDDL gibi standart formalizmleri ve planlamanın karmaşıklığını ele almaktadır. Olasılıksal belirsizlik altındaki planlama, belirsizlik altındaki akıl yürütme ile bağlantılıdır ve verilerden eylem modelleri veya politikaları öğrenme, makine öğrenimi alt alanına aittir.
Alt konular
Temel sorular
- Eylemler, durumlar ve hedefler, geniş alanları tanımlayabilecek kadar kompakt bir şekilde nasıl temsil edilir?
- Üstel olarak büyük bir durum uzayına rağmen planlama problemi verimli bir şekilde nasıl aranır?
- Kabul edilebilir ve bilgilendirici sezgiseller, bir alan tanımından otomatik olarak nasıl türetilir?
- Planlar hiyerarşik olarak nasıl yapılandırılabilir ve zaman ve kaynak kısıtlamaları nasıl dahil edilir?
Anahtar kavramlar
- durumlar, eylemler, hedefler
- ön koşullar ve etkiler
- STRIPS ve PDDL
- ileri ve geri durum uzayı araması
- planlama grafikleri
- alandan bağımsız sezgiseller
- hiyerarşik görev ağları
- zamansal planlama ve çizelgeleme
Temel kuramlar
- STRIPS eylem temsili
- STRIPS formalizmi, eylemleri bir dizi önermeler üzerindeki ön koşullar ve ekleme/silme etkileriyle tanımlar; bu, planlamayı açık dünya durumlarının bir numaralandırması yerine sembolik durumlar aracılığıyla bir arama haline getiren kompakt, faktörlü bir temsil sağlar.
- Planlama için alandan bağımsız sezgisel arama
- Modern planlayıcılar, planlamayı sezgisel arama olarak ele alır ve sezgiselleri problem tanımından otomatik olarak türetir; örneğin silme etkilerini göz ardı ederek veya nedensel yapıyı kullanarak güçlü genel amaçlı performans sağlarlar.
- Problem sınıflarının hiyerarşisi olarak planlama
- Planlama, klasik deterministik planlamadan hiyerarşik, zamansal ve kaynak kısıtlı varyantlara kadar geniş bir yelpazeyi kapsar; her biri otomatik planlamanın standart teorisinde organize edilmiş karakteristik temsil ve karmaşıklığa sahiptir.
Klinik önem
Otomatik planlama; robotik ve otonom sistemlerde, uzay aracı ve görev operasyonlarında, lojistik ve tedarik zincirlerinde, üretimde, oyun ve anlatı üretiminde uygulanmaktadır; bu tekniklerden türetilen planlayıcılar, gerçek otonom uzay araçlarını kontrol etmiş ve karmaşık iş akışlarını koordine etmiştir.
Tarihçe
Otomatik planlama, yaklaşık 1971'de SRI'daki Shakey robotu için STRIPS ile başlamış, planlamayı eylem tanımları üzerinde teorem ispatı olarak çerçevelemiştir. Alan, kısmi sıralı planlama, Graphplan atılımı (1995) ve 1990'ların sonlarından itibaren hızlı, alandan bağımsız sezgisel arama planlayıcılarının ve PDDL standardının yükselişiyle ilerlemiş, bu gelişmeler Uluslararası Planlama Yarışmaları aracılığıyla takip edilmiştir.
Öne çıkan isimler
- Richard E. Fikes
- Nils J. Nilsson
- Malik Ghallab
- Dana Nau
- Paolo Traverso
- Malte Helmert
İlgili konular
Temel eserler
- fikes1971
- ghallab2004
- helmert2006
Sıkça sorulan sorular
- Otomatik planlama, genel aramadan nasıl farklıdır?
- Otomatik planlama bir arama biçimidir, ancak opak bir ardıl fonksiyon yerine eylemlerin (ön koşullar ve etkiler) bildirimsel, faktörlü bir tanımından çalışır. Bu yapı, planlayıcıların sezgiselleri otomatik olarak türetmesine ve hangi eylemlerin ilgili olduğu konusunda akıl yürütmesine olanak tanır; bu, genel aramanın yapamayacağı bir şeydir.
- PDDL nedir?
- PDDL (Planning Domain Definition Language), planlama alanlarını ve problemlerini (nesneler, yüklemler, eylemler, başlangıç durumu ve hedef) tanımlamak için standart bir dildir. Uluslararası Planlama Yarışmaları'nda olduğu gibi, alandan bağımsız planlayıcıların ortak bir kıyaslama üzerinde karşılaştırılmasına olanak tanır.