Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  świat klocków
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Aim of this paper is to show the way of reasoning basing on the incomplete information about the initial state. The article presents an algorithm created in order to reason the state of scene from block world basing on incomplete information from two cameras observing the scene from top and side. The algorithm is explained using an example. Additionally, possible types of uncertainties are presented.
PL
Artykuł przedstawia sposób wnioskowania wiedzy bazujący na niepełnych informacjach o stanie początkowym na przykładzie świata klocków. W artykule znajduje się opis algorytmu stworzonego w celu wywnioskowania stanu sceny ze świata klocków w oparciu o niepełne informacje pochodzące z dwóch kamer obserwujących scenę z góry i boku. Algorytm zilustrowany jest przykładem. Dodatkowo opisane są możliwe typy niepewności związane z problemem.
2
PL
W artykule prezentowane jest środowisko wielu robotów z reprezentacją STRIPS. Środowisko takie może być zamodelowane za pomocą tzw. świata klocków z jedną sytuacją początkową oraz alternatywą sytuacji docelowych, która może być źródłem konfliktu. Zaprezentowano algorytm planowania, który rozwiązuje problem. Do sprecyzowania planu wykorzystano równowagę niekooperacyjną.
EN
In the paper multi-robot environment with STRIPS representation is considered. Under some assumptions such problems can be modelled as a STRIPS language (for instance Block World environment) with one initial state and disjunction of goal states as a source of conflict. In the paper the planning algorithm that solves problem described above is proposed. To make the plan precise non-cooperative strategies are used.
PL
W pracy sprowadzono problem planowania w środowisku tzw. świata klocków, posiadający reprezentację STRIPS, do problemu programowania liniowego. Uwzględniono również niepełność dostępnej informacji i przeanalizowano jej wpływ na rozwiązanie zadania programowania liniowego. Pokazano także zależność rozmiaru problemu liniowego od rozmiaru świata klocków. Transformacja do zadania programowania liniowego polega na założeniu liczby etapów planowania i przypisaniu każdemu warunkowi i operatorowi systemu STRIPS w każdym etapie planowania jednej zmiennej. Przy ograniczeniu dopuszczalnych wartości zmiennych do przedziału <0,1> założono, że wartości te odpowiadają stopniu spełnienia warunków oraz stopniu zastosowania operatorów w systemie STRIPS.
EN
In the paper block world environment with STRIPS representation is presented as linear programming problem. It is also assumed that information about state of the problem may be incomplete and its influence to linear programming problem solution is shown. Translation of the STRIPS planning to linear programming is based on assumption of the number of planning steps and mapping conditions and operators in each planning step to variables. Variables are mapped to values between 0 and 1: it corresponds to truth degree of conditions and operators.
PL
W artykule rozważane są charakterystyczne dla Sztucznej Inteligencji problemy planowania zadań i osiągania celów. Rozważania dotyczące złożoności obliczeniowej umożliwiły zastosowanie strategii zachłannej do wyboru podcelu spośród podcelów wynikających z grafu ograniczeń kolejnościowych. Strategia zachłanna w przypadku dziedziny "świata klocków" prowadzi do znalezienia optymalnego (w sensie najmniejszej liczby operatorów rozwiązujących problem) planu. Przykład wyjaśnia istotę zachłanności wyborów w środowisku tzw. "świata klocków". We wszystkich przypadkach problem planowania zamodelowany został przy użyciu reprezentacji STRIPS.
EN
In this paper planning and goal persuit problems in artificial intelligence are considered. The analysis of computational complexity allows to apply greedy strategy to choose subgoal which respect precedence constraints graph of the problem. In the case of "block world" environment the greedy strategy leads to finding optimal problem solution. The essence of this approach is explained by the example in block world environment. In all cases planning problems have been modelled using STRIPS representation.
PL
Niniejszy artykuł analizuje zadania ze 'świata klocków', w których sytuację docelową stanowi opis wielu wież klocków. W ogólnym przypadku generacja optymalnego planu rozwiązującego takie zadanie jest problemem NP złożonym. Graf ograniczeń kolejnościowych redukuje przestrzeń stanów zadania. Artykuł pokazuje jak taki graf można zbudowć. Graf ten umożliwia zaimplementowanie algorytmu zachłannego, który generuje rozwiązanie. Algorytm ten jest wielmianowo złożony w czasie. Omówione zostały także warunki konieczne i wystarczające optymalności algorytmu zachłannego.
EN
In this paper block world instance where the goal state is a complete description of a set of stacks is presented. In general to generate an optimal plan for such problem is NP-hard. Precedence constraints graph reduces block world states space. It is shown how this graph this graph can be built. Now it is possible to implement greedy algorithm which generates solution. This algorithms is polynomial-time complete. Necessary and sufficient of greedy algorithm optimality are also discussed.
PL
Świat Klocków jest wygodną reprezentacją dla problemów planowania. Istnieje wiele różnych algorytmów, które używają reprezentacji zadania typu STRIPS przy rozwiązywaniu zadań ze Świata Klocków. Niektóre z nich przy poszukiwaniu rozwiązania przeszukują przestrzeń stanów świata, inne przestrzeń stanów planu. W artykule prezentowana jest rozszerzona hierarchia podcelów oraz różne dziedziny operatorów. Nietóre z podcelów są trudne do rozwiązania dla wszystkich algorytmów. Główną częścia pracy jest propozycja innego podejścia do przeszukiwania przestrzeni stanów. Proponowany algorytm znajduje rozwiązanie zadania poprzez przeszukiwanie jednej ścieżki w grafie przestrzeni stanów dla wszystkich typów podcelów. Ceną szybkości algorytmu jest suboptymalność rozwiązania. Przykłady wyjaśniają propozycję innego podejścia.
EN
Block world is a cconvenient representation for planning problems. There are many different algorithms of state space searching which use STRIPS representation for planning. Some of them search for solution through a space of world states, some of them trhough a space of plan-states. In the paper an extended hierarchy of subgoal collections and different domains of operators are presented. Some subgoals are difficcult for all algorithms. Main of the work is a proposition of new algorithm. The proposal of another shift for state space searching finds solution of STRIPS problem by searching only one path in state-space graph for all subgoal types in block world. The price for one path searching is suboptimality of the solution. Two exemples explain proposition of the shift.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.