Translation-based approaches to automated planning with incomplete information and sensing

dc.contributor
Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.contributor.author
Albore, Alexandre
dc.date.accessioned
2012-03-27T11:28:53Z
dc.date.available
2012-03-27T11:28:53Z
dc.date.issued
2012-02-22
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/78939
dc.description.abstract
Artificial Intelligence Planning is about acting in order to achieve a desired goal. Under incomplete information, the task of finding the actions needed to achieve the goal can be modelled as a search problem in the belief space. This task is costly, as belief space is exponential in the number of states, which is exponential in the number of variables. Good belief representations and heuristics are thus critical for scaling up in this setting. The translation-based approach to automated planning with incomplete information deals with both issues by casting the problem of search in belief space to a search problem in state space, where each node of the search space represents a belief state. We develop plan synthesis tools that use translated versions of planning problems under uncertainty, with partial or null sensing available. We show formally under which conditions the introduced translations are polynomial, and capture all and only the plans of the original problems. We study empirically the value of these translations.
eng
dc.description.abstract
La Planificación es la disciplina de Inteligencia Artificial que estudia los procesos de razonamiento necesarios para conseguir las acciones que logren un objetivo dado. En presencia de información incompleta, el problema de planificación puede ser modelado como una búsqueda en el espacio de estados de creencia, cada uno de ellos representando un conjunto de estados posibles. Este problema es costoso ya que el numero de estados de creencia puede ser exponencial en el número de estados, lo cual es exponencial en el número de variables del problema. El uso de buenas representaciónes de los estados y de heurísticas informadas resultan cruciales para escalar en este espacio de búsqueda. En esta tesis se presentan traducciones para planificación con información incompleta, que transforman el problema de búsqueda en el espacio de estados de creencia, en búsqueda en espacio de estados, donde cada nodo representa un estado de creencia. Hemos desarrollado herramientas para la generación de planes para el problema traducido, ya sea con percepción parcial o nula. A su vez, demostramos formalmente bajo qué circunstancias las traducciones son polinómicas, completas y correctas. La evaluación empírica remarca el valor de dichas traducciones
spa
dc.format.extent
174 p.
cat
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
cat
dc.publisher
Universitat Pompeu Fabra
dc.rights.license
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dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Artificial Intelligence
cat
dc.subject
Automated Planning
cat
dc.subject
Conformant Planning
cat
dc.subject
Contingent Planning
cat
dc.subject
Heuristic search
cat
dc.subject
Belief state representation
cat
dc.subject
Inteligencia Artificial
cat
dc.subject
Planificación Automatica
cat
dc.subject
Planificación Conformante
cat
dc.subject
Planificación Contingente
cat
dc.subject
Búsqueda Heuristica
cat
dc.subject
Representación de estados de creencia
cat
dc.title
Translation-based approaches to automated planning with incomplete information and sensing
cat
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
62
cat
dc.contributor.authoremail
alexandre.albore@upf.edu
cat
dc.contributor.director
Geffner, Héctor
dc.embargo.terms
cap
cat
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.identifier.dl
B. 12626-2012
cat
dc.description.degree
Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions


Documents

taa.pdf

1.309Mb PDF

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