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Um modelo unificado para planejamento sob incerteza / An unified model for planning under uncertainty

Dois modelos principais de planejamento em inteligência artificial são os usados, respectivamente, em planejamento probabilístico (MDPs e suas generalizações) e em planejamento não-determinístico (baseado em model checking). Nessa dissertação será: (1) exibido que planejamento probabilístico e não-determinístico são extremos de um rico contínuo de problemas capaz de lidar simultaneamente com risco e incerteza (Knightiana); (2) obtido um modelo para unificar esses dois tipos de problemas usando MDPs imprecisos; (3) derivado uma versão simplificada do princípio ótimo de Bellman para esse novo modelo; (4) exibido como adaptar e analisar algoritmos do estado-da-arte, como (L)RTDP e LDFS, nesse modelo unificado. Também será discutido exemplos e relações entre modelos já propostos para planejamento sob incerteza e o modelo proposto. / Two noteworthy models of planning in AI are probabilistic planning (based on MDPs and its generalizations) and nondeterministic planning (mainly based on model checking). In this dissertation we: (1) show that probabilistic and nondeterministic planning are extremes of a rich continuum of problems that deal simultaneously with risk and (Knightian) uncertainty; (2) obtain a unifying model for these problems using imprecise MDPs; (3) derive a simplified Bellman\'s principle of optimality for our model; and (4) show how to adapt and analyze state-of-art algorithms such as (L)RTDP and LDFS in this unifying setup. We discuss examples and connections to various proposals for planning under (general) uncertainty.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-15022010-161012
Date31 May 2006
CreatorsFelipe Werndl Trevizan
ContributorsLeliane Nunes de Barros, Fabio Gagliardi Cozman, Ronaldo Fumio Hashimoto
PublisherUniversidade de São Paulo, Ciência da Computação, USP, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageUnknown
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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