Nghiên cứu lập kế hoạch trong xác định lộ trình

CƠ SỞ LÝ THUYẾT TRONG LẬP KẾ HOẠCH

Planning and Control (Dean và Wellman, 1991) là sách giáo khoa hay giới thiệu tổng quát về lập kế hoạch, và điều đặt biệt chú ý ở đây là vì nó tạo ra một kết quả đặt biệt để kết hợp những kỹ thuật AI planning cổ điển với lý thuyết điều khiển cổ điển và hiện đại, sự suy luận, lập kế hoạch tương tác và giám sát thực thi. Nghiên cứu planning tập trung vào AI vì đây là điểm xuất phát của nó, những bài báo về planning đóng vai trò chủ đạo trong những tạp san và hội nghị AI, nhưng cũng có những hội nghị đặt biệt dành riêng cho planning, như hội nghị Timberline, hội nghị DARPA, 1990 với những tiếp cận mới như lập kế hoạch, lập lịch và điều khiển hay những hội nghị quốc tế về các hệ AI Planning.

CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN

1 CÁC THUẬT NGỮ CHUNG TRONG LẬP KẾ HOẠCH Agent - Tác nhân

Là tất cả những gì xung quanh agent, cung cấp tri thức cho agent và nhận những phản ứng của agent. Tập luật về các hành động của agent, đây là tập các kế hoạch, thư viện tuy không đầy đủ tất cả các kế hoạch nhưng thư viện này có thể cập nhật thường xuyên.

2 BẢN CHẤT CỦA VẦN ĐỀ LẬP KẾ HOẠCH

Là những liên kết tất yếu, khi thực hiện hành động này chắc chắn thu được trạng thái kia. Trong luận văn này, do sự giới hạn về nhiều mặt, chúng tôi không thể xây dựng các cơ quan cảm giác và cơ quan phản ứng, chỉ xây dựng bộ lập kế hoạch tổng quát của agent.

3 MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA LẬP KẾ HOẠCH TRONG THỰC TẾ

CÁC ĐỐI TƯỢNG TRONG LẬP KẾ HOẠCH

1 AGENT

• Các loại agent

(Nếu agent sử dụng các giá trị ngẫu nhiên, thì phải thử những chuỗi nhận thức vài lần để lấy giá trị trung bình về hành vi của agent.). Một ánh xạ thể hiện một agent và ánh xạ lí tưởng sẽ thể hiện agent lí tưởng. Để thiết kế agent lí tưởng cần xác định những hành động mà agent phải thực hiện dựa trên chuỗi tri thức đã có. Tuy nhiên, không nhất thiết phải tạo một bảng chi tiết cho mọi chuỗi nhận thức. Ta có thể định nghĩa một ánh xạ cụ thể mà không cần phải liệt kê tường tận nó. Xét ví dụ sau: một agent đơn giản là hàm tính. Chuỗi nhận thức của agent này là chuỗi cỏc thao tỏc gừ phớm biểu diễn một số thực. Hành động là thể hiện một số lên màn hình. Phép ánh xạ lí tưởng khi agent nhận được một số x dương, hành động đúng hiển thị một số zdương ứng vớiz2≈ x, với độ chính xác là 15 chữ số thập phân. Như đã nói phép ánh xạ không yêu cầu người thiết kế phải xây dựng chính xác một bảng gồm căn bậc 2 của các số. Và hàm căn bậc 2 cũng không cần phải sử dụng bảng thì mới hành động chính xác. Bảng sau đây thể hiện sự ánh xạ lí tưởng và chương trình đơn giản được cài đặt theo phương pháp Newton. Ví dụ căn bậc hai trên đã cho ta thấy mối quan hệ giữa phép ánh xạ lí tưởng và việc thiết kế agent lí tưởng với những tác vụ rất hạn chế. Tuy rằng bảng mô tả thì rất lớn nhưng chương trình lại nhỏ gọn. Điều này nói lên rằng, ta có thể thiết kế các agent tốt, nhỏ gọn, cài đặt phép ánh xạ lý tưởng cho những ngữ cảnh tổng quát hơn: các agent có thể giải quyết các nhiệm vụ không giới hạn, trong các môi trường không giới hạn. Agent program là một hàm cài đặt phép ánh xạ agent từ nhận thức sang hành động. Để thiết kế một agent program, ta phải đưa ra được những nhận thức và hành động của nó, những mục tiêu và độ đo thực thi mà ta muốn agent đạt được và môi trường agent sẽ hoạt động. Xem ví dụ về các loại agent sau đây:. Loại agent Tri thức Hành động Mục đích Môi trường Hệ thống. Các triệu chứng và các câu trả lời của bệnh nhân. Hỏi, kiểm tra và trị bệnh. Bệnh nhân khoẻ mạnh, giá cả tối thiểu. Bệnh nhân, bệnh viện. Hệ thống phân tích ảnh vệ tinh. Cường độ thay đổi của các pixel, màu sắc. In ảnh theo phân loại. Hoàn thành việc phân loại. Ảnh từ vệ tinh trên quỹ đạo của nó. Dạy Tiếng Anh giao tiếp. Các từ được nhập vào. Điểm tối đa của sinh viên trong bài kiểm. Các agent thông minh thường được xây dựng theo một sườn chung, cụ thể là, nhận tri thức từ môi trường và tạo ra hành động. Ví dụ một agent program rất đơn giản:. Mỗi agent sử dụng vài cấu trúc dữ liệu bên trong, chúng sẽ được cập nhật mỗi khi tri thức mới được đưa vào. Hai vấn đề cần lưu ý khi xây dựng agent program:. − Thứ nhất, mặc dù phép ánh xạ agent được định nghĩa là một hàm từ các chuỗi nhận thức đến các hành động, nhưng agent program chỉ nhận các nhận thức đơn giản làm đầu vào của nó. Chuỗi nhận thức được tạo trong bộ nhớ. − Thứ hai, agent có thể không thể hiện độ đo thực thi. Vì độ đo thực thi thường được dùng để điều chỉnh hành vi của agent, nên ta vẫn cú thể cú những hành vi phự hợp mà khụng cần tri thức rừ ràng về độ đo thực thi. Agent program đơn giản nhất là dùng bảng tra. Nó thao tác bằng cách lưu toàn bộ chuỗi tri thức trong bộ nhớ và sử dụng chỉ mục trong bảng chỉ đến những hành động tương ứng cũng được lưu trong bảng. Tuy nhiên, agent này có các khuyết điểm sau:. a) Đối với một bài toán đơn giản agent cũng cần một bảng chỉ mục rất lớn. b) Để xây dựng bảng tra, người thiết kế phải mất rất nhiều thời gian. c) Agent không tự động, vì tất cả những hành động tốt nhất người thiết kế đã tính toán và xây dựng sẵn cho agent. Hoạt động bằng cách tìm kiếm các luật có các điều kiện phù hợp với ngữ cảnh hiện tại (do tri thức định nghĩa), sau đó thực hiện những hành động liên quan đến luật đó. Cơ quan cảm giác. Môi trường như thế nào?. Bây giờ, tôi nên thực hiện hành động nào?. Các luật điều kiện- hành động. Cơ quan phản ứng. Hình 2.2.Cấu trúc dạng biểu đồcủa một agent phản xạ đơn giản. Hàm CHUẨN HOÁ ĐẦU VÀO tạo ra sự mô tả trạng thái hiện hành từ những tri thức. Hàm TÌM LUẬT PHÙ HỢP trả về luật đầu tiên được tìm thấy trong tập luật phù hợp với trạng thái đã mô tả. Agent này rất dễ cài đặt, nhưng khả năng của nó rất hạn chế vì những nguyên nhân sau:. a) Agent sử dụng tập luật do người thiết kế tạo ra trước, nên agent chỉ có thể phản ứng theo những gì có sẵn trong tập luật. Khi môi trường có những thay đổi ngoài dự kiến, agent không biết phải hành động thế nào. b) Bảng tra thường quá lớn, agent phải tìm kiếm khá lâu để có được luật phù hợp.

2 MÔI TRƯỜNG 2.1. Khái niệm

CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN LẬP KẾ HOẠCH

1 GIẢI TOÁN BẰNG PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM

Thiết lập bài toán

• Các kiểu bài toán

Ví dụ, cho hàm S và trạng thái cụ thể x, S(x) trả về tập các trạng thái có thể tìm thấy từ x bởi bất cứ hành động đơn giản nào. • Sự kiểm tra mục tiêu dùng để xác định xem trạng thái nào đó có phải là trạng thái mục tiêu không. Hay khi có tập các trạng thái mục tiờu rừ ràng, sự kiểm tra chỉ đơn giản xem agent cú tỡm ra một trong các trạng thái đó hay không. Nhưng đôi khi, mục tiêu được xác định bởi các thuộc tính trừu tượng, không phải tập các trạng thỏi được liệt kờ rừ ràng. • Hàm chi phí đường đi là hàm gán chi phí cho một con đường. Với chi phí cho một con đường là tổng chi phí của các hành động riêng rẽ dọc theo con đường. Ký hiệu của hàm chi phí đường đi làg. o Không gian trạng thái của bài toán là tập hợp tất cả các trạng thái có thể tìm thấy từ trạng thái ban đầu bởi bất kỳ chuỗi hành động nào. o Đường đi trong không gian trạng thái là bất kỳ chuỗi hành động nào dẫn từ trạng thái này sang trạng thái khác. o Chi phí đường đi chỉ ra giải pháp này phù hợp hơn giải pháp kia. Như vậy, trạng thái ban đầu, tập hợp các toán tử, sự kiểm tra mục tiêu và hàm chi phí đường đi định nghĩa bài toán. Ta có thể định nghĩa kiểu dữ liệu trình bày các bài toán như sau:. Thể hiện của kiểu dữ liệu này sẽ là đầu vào cho thuật toán tìm kiếm của chúng ta. Đầu ra của thuật toán là một giải pháp, đó là đường đi từ trạng thái khởi đầu đến trạng thái thỏa mãn hàm kiểm tra mục tiêu. Các phương pháp đo độ thực thi Có ít nhất 3 cách để đo tính hiệu quả của việc tìm kiếm. a) Nó có tìm ra giải pháp trong tất cả các trường hợp hay không?. b) Giải pháp tìm thấy có phải là giải pháp tốt không (chí phí đường đi thấp)?. components:TRẠNG THÁI BAN ĐẦU, TẬP CÁC TOÁN TỬ, KIỂM TRA MỤC TIÊU, HÀM CHI PHÍ ĐƯỜNG ĐI. c) Chi phí tìm kiếm liên kết với thời gian và bộ nhớ yêu cầu để tìm ra giải pháp là gì?. Nhưng với không gian tìm kiếm lớn, bài toán phức tạp, rất khó khăn để có được chi phí tốiưu cả hai mặt – agent có thể thu được giải pháp tốiưu nhưng phải tìm kiếm trong thời gian dài, hay agent có thể tìm kiếm trong thời gian ngắn và thu được giải pháp với chi phí đường đi lớn hơn.

Tìm kiếm giải pháp

Rừ ràng là khụng phải, điều này rất quan trọng để trỏnh gặp phải vấn đề là “bắt đầu từ Arad, đến Arad.” Vì đây không phải là trạng thái mục tiêu nên ta, nên ta phải khảo sát các trạng thái khác. Nút gốc của cây tìm kiếm gọi là nút tìm kiếm (search node) ứng với trạng thái ban đầu. Các nút lá ứng với trạng thái không có kế thừa trong cây vì chúng chưa được mở rộng, hoặc đã mở rộng rồi nhưng tạo ra tập rỗng. Ở mỗi bước thuật toán tìm kiếm chọn một nút là để mở rộng. Hình 3.3 thể hiện sự mở rộng cây tìm kiếm đối với bài toán tìm đường đi từ Arad đến Bucharet. Thuật toán tìm kiếm tổng quát như sau:. a) Trạng thái mở đầu. Sibiu b) Sau khi mởrộng. c) Sau khi mởrộng Sibiu.

2 GIỚI THIỆU NGÔN NGỮ MÔ TẢ BÀI TOÁN

CÁC VẤN ĐỀ TRONG LẬP KẾ HOẠCH

1 GIỚI THIỆU AGENT LẬP KẾ HOẠCH ĐƠN GIẢN

Hàm MÔ TẢ TRẠNG THÁI có đầu vào là tri thức và trả về sự mô tả trạng thái ban đầu theo dạng mà bộ lập kế hoạch yêu cầu, và hàm MỤC TIÊU YÊU CẦU, hàm này được dùng để hỏi cơ sở tri thức xem mục tiêu kế tiếp là gì. Agent tương tác với môi trường rất hạn chế – agent sử dụng tri thức của mình để định nghĩa trạng thái ban đầu và mục tiêu ban đầu, sau đó agent thực hiện theo các bước trong kế hoạch đã được xây dựng.

2 TỪ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN ĐẾN LẬP KẾ HOẠCH

• Trình bày kế hoạch: trong giải quyết bài toán, giải pháp là một chuỗi các hành động, như “Đi từ Arad đến Sibiu đến Fagaras đến Bucharest.” Trong suốt quá trình xây dựng giải pháp, thuật toán tìm kiếm chỉ quan tâm đến các chuỗi hành động liên tục bắt đầu từ trạng thái ban đầu. Ta thực hiện việc này vì có rất ít sự tương tác giữa hai kế hoạch này: đi chợ không can thiệp gì đến việc mượn đồ của hàng xóm và việc mua sữa không ảnh hưởng gì đến việc mua chuối (trừ khi agent thiếu một số tài nguyên như: thời gian hay tiền).

3 LẬP KẾ HOẠCH SỬ DỤNG PHÉP TÍNH TÌNH HUỐNG Trước khi đi vào chi tiết kĩ thuật lập kế hoạch, chúng ta trình bày vấn đề

Chúng ta có thể xem việc này như bài toán lập kế hoạch và kế hoạch cho mỗi mục tiêu con thì độc lập, nhưng vấn đề ở đây là rất khó để ghép các kế hoạch con lại với nhau. Giả sử trong bài toán shopping, nếu ta muốn kế hoạch pkhi được áp dụng với trạng thái bắt đầu S0 sẽ mang lại ngữ cảnh thoả mãn câu truy vấn đích.

4 NGÔN NGỮ STRIPS: NGÔN NGỮ TRÌNH BÀY CƠ BẢN TRONG LẬP KẾ HOẠCH

Tiếp cận này rất được quan tâm bởi vì trong những bài toán điển hình trạng thái mục chỉ có vài liên kết, mỗi liên kết chỉ có vài toán tử thích hợp, trong khi trạng thái ban đầu có thể có nhiều toán tử có thể áp dụng. Nhiều bộ lập kế hoạch sử dụng nguyên tắc chuyển giao ít nhất, nguyên tắc này nói rằng chỉ nên chọn những gìđang được quan tâm trong hiện tại, để các lựa chọn khác lại, giải quyết sau, vì nếu ta lựa chọn những gì mà hiện tại không quan tâm, thì rất dễ lựa chọn sai và sau đó phải quay lui trở lại.

THUẬT TOÁN PARTIAL-ORDER- PLANNING (POP)

MÔ HÌNH LẬP KẾ HOẠCH PHÂN RÃ PHÂN CẤP

1 PHÂN RÃ PHÂN CẤP TOÁN TỬ 1.1. Đặt vấn đề

2 PHÂN TÍCH MÔ HÌNH PHÂN RÃ PHÂN CẤP

Giải pháp thuận và giải pháp nghịch

(Với mô hìnhđơn giản này, chỉ 1 phân rã trong số b phân rã là tạo ra giải pháp. Trong các mô hình thực tế, cần quan tâm đến việc không có hoặc có nhiều hơn một giải pháp.) Bộ lập kế hoạch phải xem xét sb bước ở độ sâud = 1.Ở độ sâud = 2, phải xem xét sb bước khác đối mỗi bước. Không có những thuộc tính này, hay vài thuộc tính thay thế thích hợp, bộ lập kế hoạch phân cấp không tốt hơn bộ lập kế hoạch không phân cấp trong những trường hợp xấu nhất (mặc dù nó có thể tốt hơn trong những trường hợp thuận lợi).

Ví dụ

Tuy nhiên, vẫn có thể phân rã kế hoạch không nhất quán này thành giải pháp nhất quán nếu có sẵn các phương pháp phân rã đúng. Trong bước đầu tiên của sự phân rã, người chồng là chủ sở hữu của cây lược và đem nó cho vợ mình, trong khi đó đồng giao cái đồng hồ của mình để trả tiền lược vào ngày hôm sau.

4 CÁC CHIẾN LƯỢC

Như hình trên chiến lược sẽ dể dàng chọn hành động đi đến vị trí 1, vì d1 là ngắn nhất, bất chấp việc có thể bị kẹt đường…. Chiến lược này lựa chọn hành động bằng cách đánh giá xem nếu đi đến điểm đó thì có thể đi đến những nào nữa, những điểm sắp tới có gần đích không, … Ở đây, giả sử đang ở đỉnh 4, agent sẽ quyết định dựa trên việc xem xét các đỉnh 2, 5, 6, 5.

5 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

6 SO SÁNH LẬP TRÌNH KẾ HOẠCH VÀ LẬP TRÌNH THEO LÝ THUYẾT ĐỒ THỊ