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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-15022010-161012 |
| Date | 31 May 2006 |
| Creators | Trevizan, Felipe Werndl |
| Contributors | Barros, Leliane Nunes de |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Unknown |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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