Domain dependent heuristics and tie breakers : topics in automated planning

• Autor(a) principal: Corrêa, Augusto Blaas
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/174995
• topic: Teoria : Computação; Heuristic search; Automated planning; Airport control; A*; Tie-breaker

Planejamento automatizado é uma importante técnica genérica de solução de problemas em Inteligência Artificial (IA). Em planejamento, dado um estado inicial do mundo, um objetivo e um conjunto de ações, queremos encontrar a sequência destas ações que nos leva para o objetivo. O que torna planejamento interessante é o fato de que podemos modelar diversos domínios em tarefas de planejamento e resolvê-los usando um único método (e.g. Sokoban, problemas de logística, verificação de segurança, etc.). Nesta tese, abordamos dois aspectos diferentes de planejamento. Primeiro, estudamos heurísticas dependentes de domínio no contexto do problema de tráfego de aeroportos em solo e comparamos estas com as principais heurísticas da literatura. Nós apresentamos heurísticas que superam qualquer outro método conhecido. Mostramos também que simples heurísticas dependentes de domínio ainda podem ser superiores as principais heurísticas independentes de domínio. As heurísticas propostas resultaram em um artigo publicado anteriormente em uma conferência (CORRÊA; PEREIRA; RITT, 2016). A segunda parte deste trabalho trata sobre regras de desempate em planejamento. De uma maneira mais teórica, estudamos os atuais métodos de desempate na literatura e mostramos que tais técnicas apresentam problemas. Nós propomos um novo método baseado na adaptação de custos que é provado ser o melhor possível. Também demonstramos que tais métodos propostos podem solucionar mais instâncias que os métodos padrões na literatura. Acreditamos que os resultados apresentados sobre heurísticas independentes de domínio e regras de desempate têm valor não só para a comunidade do planejamento automatizado. Qualquer um interessado em busca, IA em geral, soluções de problemas em geral ou até mesmo apenas em jogos pode se beneficiar deste trabalho.