Artificiell Intelligens II Lektion 1

Relevanta dokument
Artificiell Intelligens Lektion 1

Lek$on 4: Planering. Robin Keskisärkkä

729G43 Artificiell intelligens Planering

Lektion G43 Artificiell intelligens. Robin Keskisärkkä Ellinor Ihs Håkansson Cornelia Böhm

Planering. Planering vs sökning, 1. Planering vs sökning, 2. Handlingsrepresentation

Tentamenskod: Inga hjälpmedel är tillåtna

Artificial Intelligence

Shakey s värld med HTNplanering

Lära dig analysera större och mer komplicerade problem och formulera lösningar innan du implementerar.

Lektion 2: Sökagenter. Robin Keskisärkkä

Axiom för de reella talen

TDDC74 Lab 02 Listor, sammansatta strukturer

Övning 1 - Abstrakta datatyper

Datorsystem Laboration 2: Minnesmappade bussar

TDDC74 FÖRELÄSNING 9 ANDERS MÄRAK LEFFLER IDA/HCS

Artificiell Intelligens Övningsuppgifter

729G06 Föreläsning 1 Objektorienterad programmering

Labb 1: Vad, hur, och varför?

QUEST TM Flödessimulering

Evaluation Summary - CD5570 DoA, distans VT 2004 Dan Levin

English. Things to remember

Webbprogrammering, grundkurs 725G54

TDDC30 Programmering i Java, Datastrukturer och Algoritmer Lektion 5. Laboration 4 Lådplanering Exempel på layout, ett GUI-baserat program Frågor

Abstrakta datatyper Laboration 2 GruDat, DD1344

Torun Berlind Elin Önstorp Sandra Gustavsson Klas Nordberg. Föreläsningar Lektioner Laborationer Projekt

c a OP b Digitalteknik och Datorarkitektur 5hp ALU Design Principle 1 - Simplicity favors regularity add $15, $8, $11

Syfte : Lära sig objektorienterad programmering Syfte : Lära sig programmering i ett OO-språk vilket?

TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, lördag 29 augusti 2015, kl 8 12

TDDC30 Programmering i Java, Datastrukturer och Algoritmer Lektion 5. Laboration 4 Lådplanering Exempel på grafik, ett avancerat program Frågor

TMA226 datorlaboration

Testautomatisering. BDD, RSpec

Datorlaboration :: 1 Problembeskrivning ::

Introduktionsmöte Innehåll

Fly me to the moon. Laboration om relationer, TDDC75 Diskreta strukturer. Mikael Asplund. 5 september 2017

Administrivia. hh.se/db Verónica Gaspes (Kursansvarig) 2 Daniel Petersson (Labassistent) Examination. 1 Skriftlig tentamen (betyg)

Python. Vi har ofta behov av att behandla datastrukturer på ett enhetligt sätt så att vi kan göra samma sak i flera olika program.

Lek$on 4: Kunskapsrepresenta$on. Robin Keskisärkkä och Jonas Rybing

12. Relationer och funktioner

Digitalt lärande och programmering i klassrummet

NATURVETENSKAP FÖR LIVET?

Konvexa höljet Laboration 6 GruDat, DD1344

Mekanik FK2002m. Kraft och rörelse I

Isolda Purchase - EDI

TDIU01 (725G67) - Programmering i C++, grundkurs

Lek$on 3: Kunskapsrepresenta$on. Robin Keskisärkkä

TDDC74 - Projektspecifikation

Erfarenheter från labben

1DV423 Databas med Administration

UMEÅ UNIVERSITET 26 april 2002 Instutionen för datavetenskap. Grafproblem. Laboration 4, Datastrukturer och Algoritmer VT02

Elektronikprojekt EITA35 LP3

HÖGSKOLAN I KALMAR Institutionen för teknik Erik Loxbo LABORATION I PLC-TEKNIK SEKVENSSTYRNING AV TRANSPORTBAND SIMATIC S7 - GRAPH

Grupp Policys. Elektronikcentrum i Svängsta Utbildning AB

DVG C01 TENTAMEN I PROGRAMSPRÅK PROGRAMMING LANGUAGES EXAMINATION :15-13: 15

729G06 Programmering och logik. Info om pythondelen & introduktion till objektorienterad programmering.

Obs! Inget ur Javas standardbibliotek får användas i ett svar (om det inte står att man får det).

Structured Query Language (SQL)

TDDC30 Programmering i Java, Datastrukturer och Algoritmer Lektion 2. Länkade listor Stackar Köer MyList Iteratorer Lab 2 Exceptions Paket

Laboration 3, uppgift En klass för en räknare

Laboration 2. returnerar true om det är omöjligt för roboten att göra move() utan att. exekveringsfel erhålls, annars returnera false.

Processidentifiering och Polplacerad Reglering

Välkomna till DIT012 IPGO

TDDC74 Lab 04 Muterbara strukturer, omgivningar

Denna vecka. Idag. Grafiskt användarsnitt. Vi kommer att se

(Data)Modellering. nikos dimitrakas rum 2423

Mål. Kursmoment. Laborationer i python. LAB1: Laboration 1-5 (1.5hp) LAB2: Datorprov (1.5hp) LAB3: P-del (3hp)

Administrivia. hh.se/db Verónica Gaspes (Kursansvarig) 2 Mattias Enervall (Övningsassistent) Examination. 1 Skriftlig tentamen (betyg)

Systemkonstruktion LABORATION REALTIDSPROGRAMMERING

Outline. Objektorienterad Programmering (TDDC77) Laborationsserie del två. Vad händer under HT2. Introduktion HT2 UML.

EDAA01 Programmeringsteknik - fördjupningskurs

CADMUM i Göteborg AB. Version AutoCAD Mechanical 2000 PP

Innehåll. Mina målsättningar. Vad krävs för att nå dit? Obligatoriska uppgifter. Websajten. Datastrukturer och algoritmer

Vad behövs för att skapa en tillståndsrymd?

Vad är en databas? Databaser. Relationsdatabas. Vad är en databashanterare? Vad du ska lära dig: Ordlista

Objektorienterad Programmering (TDDC77)

Laboration 4 Rekognosering och nätverksattacker

F7 Agila metoder. EDAF45 Programvaruutveckling i grupp Projekt Boris Magnusson, Ulf Asklund Datavetenskap, LTH

Lösningsförslag. TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering. Dugga 3 (provkod TEN1), Tid: kl 14-16, Datum:

Filosofisk logik Kapitel 15. Robin Stenwall Lunds universitet

4 grundregler. Minneshantering. Problemet. Windows minkrav

TILLÄMPNINGAR INOM DATORTEKNIK

Hur kan vi göra lärande möjligt? Ulla Runesson Göteborgs universitet Högskolan i Skövde

Artificiell Intelligens Lektion 4

Föreläsning 1 Programmeringsteknik och C DD1316. Mikael Djurfeldt

Styrteknik : Funktioner och funktionsblock

Inledning. Vad är ett datorprogram, egentligen? Olika språk. Problemlösning och algoritmer. 1DV433 Strukturerad programmering med C Mats Loock

Programmerbar logik och VHDL. Föreläsning 1


Föreläsning 1: Intro till kursen och programmering

Grafer, traversering. Koffman & Wolfgang kapitel 10, avsnitt 4

Intoduktionskursen 2015 Träff 7 Workshop. Välkomna!

Webbutveckling Laboration 1: HTML5 och CSS3.

Design och konstruktion av grafiska gränssnitt

FÖRETAGSEKONOMISKA INSTITUTIONEN

Övning 1. Abstrakta datatyper. 1. Stacken. class Stack: """A representation of a last-in-first-out (LIFO) stack of objects."""

TDDD78, TDDE30, 729A85 Objektorienterad programmering och Java

Hur fattar samhället beslut när forskarna är oeniga?

Inkapsling (encapsulation)

Tentamen i. TDDA 69 Data och programstrukturer

Interaktion 2 STYRDON, PEKDON OCH ANNAN INTERAKTION ATT RÄKNA MED

Transkript:

Labbar översikt rtificiell Intelligens II Lektion 1 Labbar översikt Planering (Lab1 Projektinspiration 3 stycken datorlabbar Planering Probabilistisk logik Maskininlärning Handledare Robin, Jonas, hristian, Sara 3 per labb Labbanmälan i webreg 2 personer per grupp Labbar betyg etygen godkänt och väl godkänt ges För G Laborationen uppfyller de krav som anges i respektive labbinstruktion För VG Laborationen uppfyller de krav som anges i respektive labbinstruktion inklusive extrauppgifter Diskussioner visar på en god förståelse och tydlig koppling mellan praktik och teori Välstrukturerad och tydlig programkod Hålla deadlines Lab 1 Planering Syfte Få en känsla för möjligheter och begränsningar med planering Öva på att modellera planeringsproblem Lab 1 Förberedelse Läs kapitel 11 i kursboken Läs igenom labbinstruktionerna Läs igenom How to write domain and problem definitions in PDDL som finns i instruktionerna Lab 1 Två planerare IPP Optimal planerare baserad på Graphplan Iterative deepening * FF Icke-optimal planerare Hittar ofta bra lösningar snabbt Hill climbing 1

Lab 1 PDDL Lab 1 PDDL domän Planning Domain Definition Language Täcker in, men är ej begränsad till STRIPS-notationen Ni kan dock hålla er till STRIPS-delmängden Tänkt standardspråk för att definiera domäner och beskriva problem (define (domain DOMIN_NME (:requirements [:strips] [:equality] [:typing] [:adl] (:predicates (PREDITE_1_NME [?1?2...?n] (PREDITE_2_NME [?1?2...?n]... (:action TION_1_NME [:parameters [?P1?P2...?Pn] [:precondition PREOND_FORMUL] [:effect EFFET_FORMUL] (:action TION_2_NME...... Lab 1 PDDL problem ( PROLEM_NME (define (problem ( DOMIN_NME (:domain (... (:objects (:init (PREDITE_NME [1 2... n] (PREDITE_NME [1 2... n] (... (:goal (PREDITE_NME [1 2... n] (PREDITE_NME [1 2... n] ((... Lab 1 PDDL vs STRIPS Move(,, Precond: On(, lear( lear( DD: On(, lear( DELETE: lear( On(, (:action move ( ob3? :parameters (?ob1?ob2 :precondition (and (block?ob1 (block?ob2 (block?ob3 (on?ob1?ob2 (( ob3? (clear?ob1 (clear ( ob2? :effect (and (on?ob1?ob3 (clear ( ((( ob2? (not (clear?ob3 (not (on?ob1 Lab 1 Exempel Lab 1 PDDL: Domändefinition locks World Sussmananomaly (define (domain blocks-world (:requirements :strips :equality (:predicates (on?x?y ( x? (on-table ( x? (clear ( arm-empty ( x? (holding (( x? (block ;;actions ;;... 2

Lab 1 PDDL: Operatorer (:action pick-up ( ob1? :parameters :precondition (and (block?ob1 ( ob1? (clear ( ob1? (on-table (( arm-empty :effect (and (holding?ob1 (( ob1? (not (on-table (( ob1? (not (clear (((( arm-empty (not Lab 1 PDDL: Problemdefinition ( sussman-anomaly (define (problem ( blocks-world (:domain ( c (:objects a b ( c (:init (block a (block b (block ( a (on-table a (on-table b (on c (( arm-empty (clear b (clear c (((( c (:goal (and (on a b (on b Lab 1 Exempel Lab 1 locks World Sussmananomaly Två uppgifter: Logistik Shakeys värld ( Unstack(,.1 ( PutDown(.2 ( PickUp(.3 ( Stack(,.4 ( PickUp(.5 ( Stack(,.6 Deadline: 9/9 Lab 1 Uppgift 1 Experimentera med IPP och FF Experimentera med problem av olika magnituder Utöka logistics-domänen Redovisas genom utökad domän- och problem-fil och en diskussion av era resultat ( logistics (define (domain ( strips : (:requirements (:predicates ( ;; Static predicates: ( v? (object?o(truck?t(airplane?p(vehicle (location?l(airport?a(city?c(loc?l?c ;; Non-static predicates: (at?x?l(in?p?v 3

(define (problem log1 (:domain logistics (:objects truck1 truck2 airplane1 ;;;... (:init ;; two trucks ;; only one airplane ;; all vehicles must be declared as both ;;"vehicle" and their appropriate subtype, (vehicle truck1 (vehicle truck2 (vehicle airplane1 (truck truck1 (truck truck2 (airplane airplane1 (:action load ( l? :parameters (?o?v ( l? :precondition (and (object?o(vehicle?v(location (( l? (at?v?l (at?o (((( l? :effect (and (in?o?v (not (at?o (:action unload ( l? :parameters (?o?v ( l? :precondition (and (object?o(vehicle?v(location (( v? (at?v?l (in?o (((( v? :effect (and (at?o?l (not (in?o ;;... (:action drive ( c? :parameters (?t?l1?l2 ( l2? :precondition (and (truck?t(location?l1(location ( c? (city?c(at?t?l1(loc?l1 (( c? (loc?l2 (((( l1? :effect (and (at?t?l2 (not (at?t ;; Fly an airplane between two airports. (:action fly ( a2? :parameters (?p?a1 :precondition (and (airplane?p (airport?a1 (( a1? (airport?a2 (at?p (?a1 :effect (and (at?p?a2 (not (at?p Lab 1 Uppgift 2 Implementera Shakeys värld från noll i PDDL eskriv och lös ett problem i Shakeys värld För VG: utöka och diskutera Shakeys värld Lab 1 Shakeys värld Lab 1 Uppgift 2 Handlingarna Go, Push, limpup, limbdown, TurnOn, TurnOff Objekt: Shakey, rum, dörrar, lysknappar, lådor Shakey ska kunna tända och släcka alla lampor 4

Tips Uppgift - STRIPS örja smått Testa era operatorer på små problem som enbart kräver en eller två handlingar för att lösas Undvik ÅÄÖ, använd endast engelska namn En apa sitter i ett rum där det hänger en banan i taket. pan når inte bananen. Det finns en pinne i rummet med vilken apan kan slå ner bananen. pan kan bara hålla en sak i taget. Initialt är apan på punkt, bananen på punkt och pinnen på punkt. Målet är att apan ska hålla i bananen. Uppgift - STRIPS eskriv problemet Vilka handlingar och objekt behövs? Skriv ner dessa i STRIPS-notation Tänk dig att apan vill lura någon att han fått tag på bananen utan att använda pinnen. Går det att använda STRIPS för att beskriva att pinnen ska vara kvar på ursprungsplatsen? D Ditt axiom för att lyfta något tar antagligen inte hänsyn till att det kan vara för tungt för att lyfta. Är eller ramification påexempelettdetta handlingdinuppdatera? problemet qualification för att klara detta! Uppgift 2 örja formulera Shakeydomänen i PDDL Handlingar: Go, Push, limpup, limbdown, TurnOn, TurnOff Objekt: Shakey, rum, dörrar, lysknappar, lådor Fundera på: hur kan man implementera dörrar i världen? 5