Ricardo Guimarães Herrmann


Áreas de Interesse
- Planejamento em Inteligência Artificial (Artificial Intelligence Planning)
- Qualquer outra que envolva uma boa dose de lógica e matemática ;-)
Planejamento hierárquico sob incerteza Knightiana
Dissertação (PDF) defendida em 2008-05-05 (slides).
Resumo
Esta dissertação tem como objetivo estudar a combinação de duas técnicas de planejamento em inteligência artificial: planejamento hierárquico e planejamento sob incerteza Knightiana. Cada uma delas possui vantagens distintas, mas que podem ser combinadas, permitindo um ganho de eficiência para o planejamento sob incerteza e maior robustez a planos gerados por planejadores hierárquicos.
Primeiramente, estudamos um meio de efetuar uma transformação, de modo sistemático, que permite habilitar algoritmos de planejamento determinístico com busca progressiva no espaço de estados a tratar problemas com ações não-determinísticas, sem considerar a distribuição de probabilidades de efeitos das ações (incerteza Knightiana).
Em seguida, esta transformação é aplicada a um algoritmo de planejamento hierárquico que efetua decomposição a partir das tarefas sem predecessoras, de modo progressivo. O planejador obtido é competitivo com planejadores que representam o estado-da-arte em planejamento sob incerteza, devido à informação adicional que pode ser fornecida ao planejador, na forma de métodos de decomposição de tarefas.
Orientação
Profa. Dra. Leliane Nunes de Barros, IME-USP
Seminários LIAMF
- 2007-09-10 - Planejamento Hierárquico sob Incerteza
- 2005-12-09 - Planejamento Hierárquico com Ações Não-Determinísticas
Qualificação
Planejamento Hierárquico com Ações Não-Determinísticas, 2007-05-09 (slides) (bibliografia)Ferramentas
Sobre Planejamento e Determinismo

