Estruturação do problema de planejamento em uma abordagem baseada em IA e no formalismo de Redes de Petri.

• Ano de defesa: 1997
• Autor(a) principal: Shimada, Lucio Mitio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial intelligence; Engenharia mecânica; Inteligência artificial; Mechanical engineering
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-24072024-075340/

Os sistemas de Planejamento baseados em Inteligência Artificial (IA) utilizam bastante conhecimento implícito e incompleto, o que torna o desenvolvimento de sistemas para resolução deste tipo de problema muito complexo. Para se obter um melhordesempenho computacional nestes sistemas, é necessário se adotar mecanismos auxiliares para estruturar o problema. Neste trabalho, fazemos a estruturação do problema de Planejamento baseado em IA e no formalismo das Redes de Petri (RdP). A RdPpromove a modelagem do problema como um sistema produtivo que é o seu comportamento dinâmico. A estruturação proposta e permite a construção de um método para o desenvolvimento com qualidade de sistema de IA \"planning\". A nossa proposta deestruturação está baseada na construção de um modelo conceitual (mc) do problema, baseado no formalismo das redes de Perti. O mc é constituído por dois modelos, que representam, separadamente, os tipos de conhecimento envolvidos no problemade\"planning\": (i) o \"application mode\", que representa o conhecimento do domínio da aplicação, e (ii) o \"planning self-model\", que representa o meta-conhecimento envolvido no processo de planning, ou seja, representa um plano para fazer planos.O mc é importante tanto para o processo de elaboração do plano inicial, assim como no caso ocorrer a necessidade de um replanejamento na falha, por exemplo, na execução de alguma tarefa do plano corrente. Inicialmente, vamosmostrar, usando o exemplo do mundo dos blocos, como uma análise da estrutura da rede de Petri, que representa o domínio do problema pode promover o meta-conhecimento necessário para dirigir o processo de \"planning\". Através dos resultados desta análise daestrutura da rede que representa \"aplication model\", podemos estabelecer uma estratégia de resolução do problema, i.e., aprender um meta-conhecimento. Utilizamos a rede de Petri para elaborar o \"planning self-model\" que representa este ) meta-conhecimento. As abordagens proposta apresenta diversas vantagens tais como: planos hierárquicos não lineares com diversos níveis de abstração, formalismo matemático, visualização gráfica, captura de todas as possíveissoluções, aprendizado de formas de decompor o problema e de estratégias de busca de soluções e capacidade de fazer o replanejamento na falha. Além disso, a abordagem apresenta a possibilidade de se implementar um planejador reativo puro e apossibilidade de se fazer a reutilização de planos. Finalmente, a abordagem proposta não depende do domínio da aplicação, porque é a análise da estrutura das Redes de Petri, independente da sua intepretação para o domínio do problema, quepermitem o aprendizado do meta-conhecimento para dirigir o processo de planejamento. O Construtor de Planos, é um ambiente de rede de Petri que opera sobre a rede que representa o conhecimento do domínio, e não sobre a sua intepretação paraum determinado domínio da aplicação. No capítulo 5, descrevemos uma aplicação para um sistema Roteador de Helicópteros. A motivação para o desenvolvimento desta aplicação foi para mostrar que a metodologia proposta pode tratar problemas de porteencontrados no mundo real.