My Bachelor Thesis presentation at the Faculty of Computer Science, "A. I. Cuza" University of Iasi, Romania, July 2011.

1. Facultatea de Informatică, Universitatea ,,Alexandru Ioan Cuza” din Iași
Planificare bazată pe ontologii –
Aplicație la dezvoltarea
agentului inteligent Companion
Absolvent: Adrian Tudor Pănescu
Coordonator: Prof. Dr. Dan Cristea

2. Cuprins

1 - Motivație

2, 3 – Agent Inteligent

4 – Ontologie

5 – Problema planificării

6 – Variante de planificare

7 – Planificarea temporală

8 – Companion

9 – Arhitectura componentei decizionale

10 – Dezvoltarea componentei de planificare

11 – Planificarea în spațiul planurilor – implementare

12 – Verificarea restricțiilor temporale

13 – Exemplu de plan

14, 15 – Concluzii

3. Cuvinte cheie

Agent inteligent

Ontologie

Problemă de planificare

Planificare în spațiul planurilor

Planificare temporală

Problemă de satisfacere a constrângerilor

Programare bazată pe reguli

4. Motivație
Sursă: Duncan McFarlane, Distributed Intelligence in Manufacturing and Service Environments, SOHOMA 2011, Paris

5. Agent inteligent

Entitate autonomă care
funcționează în cadrul unui anumit
mediu, interacționând cu acesta;

Rezolvarea a diverse probleme:
atingerea scopurilor prin
întreprinderea unor acțiuni.
2

6. Agent inteligent
3

7. Ontologie

Reprezentare a cunoașterii;

Descriere a conceptelor și relațiilor existente
într-un anumit domeniu.
4

8. Problemă de planificare

Sistem dinamic: Σ = (S, A, E, y);
 Problemă de planificare: P = (Σ, s0, G);

Soluția problemei P: secvență (set) de
acțiuni ce determină rezolvarea
scopurilor din G.
5

9. Variante de planificare

Planificare în spațiul stărilor: varianta
tradițională (BFS, DFS, A* etc.);

Planificare în spațiul planurilor: se
pleacă de la un plan parțial,
incomplet, ce este extins pentru a
rezolva problema.
6

10. Planificare temporală

Utilizează reprezentări algebrice ale
timpului (APT, AIT);

Poate fi transformată într-o problemă de
satisfacere a constrângerilor (CSP);

Rezolvarea presupune combinarea mai
multor metode (planificare în spațiul
planurilor, CSP, tehnici din algoritmica
grafurilor).
7

11. Companion

Agent inteligent;

Asistarea unui utilizator uman în cadrul
rutinei zilnice;

Prezentul proiect a dezvoltat o componentă
capabilă să planifice activitățile zilnice ale
utilizatorului.
8

12. Arhitectura componentei
decizionale
9

13. Dezvoltarea componentei de
planificare

Planificarea se realizează în două etape:
1) Construirea secvenței de acțiuni ce
determină satisfacerea scopurilor –
planificare în spațiul planurilor
2) Verificarea consistenței planului din punct
de vedere al restricțiilor temporale

Implementare folosind programarea
bazată pe reguli în CLIPS (reprezentare
simbolică, ,,forward-chaining”)
10

14. Planificarea în spațiul planurilor -
implementare
(defrule R1_0
(ACTION (ID $?t) (preconditions $? ?x $?))
(Description (ID ?x) (type $?y) (parameters $?z))
(not (CAUSAL-LINK (after $?t) (precondition ?x)))
(action-pattern (effects $?u) (preconditions $?u1) (type $?v) (duration $?dur))
(description-pattern (ID $?u) (type $?y))
(description-pattern (ID $?u1) (parameters))
=>
(bind ?w (str-cat "D-"(gensym)))
(bind ?s (str-cat "A-"(gensym)))
(assert (Description (ID ?w) (type ?y) (parameters ?z)))
(assert (ACTION (ID ?s) (type $?v) (preconditions) (effects ?w) (duration $?dur)))
(assert (CAUSAL-LINK (before ?s) (after ?t) (precondition ?x)))
(assert (ORDER-LINK (left ?s) (right ?t)))
(assert (ORDER-LINK (left A-0) (right ?s)))
(assert (ORDER-LINK (left ?s) (right A-N)))
)
11

15. Verificarea restricțiilor temporale

La planul construit în prima etapa se adaugă durata
fiecărei acțiuni;

Rețeaua temporală este transformată într-un
digraf;

Consistența din punct de vedere temporal se
verifică prin identificarea circuitelor de cost negativ
din digraf.
12

16. Rezultate
# Acțiune Precondiții Efecte Durată
1 Stare inițială Poziție: acasă (7)
2 Deplasare Poziție: acasă Poziție: bibliotecă 0.5
3 Pregătire curs Poziție: bibliotecă Cursul este pregătit 2
4 Deplasare Poziție: bibliotecă Poziție: laborator 2
5 Pregătire Poziție: laborator Laboratorul este 1
laborator pregătit
6 Deplasare Poziție: laborator Poziție: universitate 1.5
7 Starea finală Cursul este pregătit, (14)
Laboratorul este
pregătit,
Poziție: universitate
Plan cu 5 acțiuni : 714 reguli; ~0.31 secunde;
Plan cu 7 acțiuni : 1789 reguli; ~1.79 secunde;
Plan cu 9 acțiuni : 3820 reguli; ~9.08 secunde;
13

17. Concluzii

O contribuție a proiectului este
mecanismul de planificare care combină
planificarea în spațiul planurilor cu o
modelare și verificare a restricțiilor
temporale;

Arhitectura propusă și folosirea ontologiei
împreună cu o componentă CLIPS a
facilitat rezolvarea problemei de
planificare;
14

18. Concluzii

Planificarea în spațiul planurilor (planuri
parțial specificate) și planificarea temporală
asigură autonomia și inteligența agentului,
cât și adaptarea la alte clase de probleme;

O parte din contribuţiile acestui proiect au
fost incluse în lucrarea „Companion – An
intelligent agent architecture” – conferinţa
„International Students Conference on
Informatics ICDD 2011”, Sibiu.
15

19. Cuprins

1 - Motivație

2, 3 – Agent Inteligent

4 – Ontologie

5 – Problema planificării

6 – Variante de planificare

7 – Planificarea temporală

8 – Companion

9 – Arhitectura componentei decizionale

10 – Dezvoltarea componentei de planificare

11 – Planificarea în spațiul planurilor – implementare

12 – Verificarea restricțiilor temporale

13 – Exemplu de plan

14, 15 – Concluzii

20. Vă mulțumesc
pentru atenție!