Planeación y Búsqueda. IA Planeación de Trayectorias y Métodos de Búsqueda

Transcripción

1 IA Planeación de Trayectorias y Métodos de Búsqueda Planeación y Búsqueda Cuando se enfrenta uno a un problema que se resuelve por una búsqueda, se suelen presentar dos escenarios: El ambiente es estático El ambiente es dinámico

2 Planeación y Búsqueda Otras consideraciones que afectan de forma determinante a un proceso de búsqueda: Percepciones son incompletas o erróneas No existe un detenido análisis de los efectos de los movimientos en el entorno Existen otros procesos en el ambiente o agentes que cambian el mundo mientras un agente actúa El agente tiene que actuar antes de que complete una búsqueda del estado objetivo (limitaciones de tiempo) Limitantes en los recursos computacionales Espacio de combinaciones intratable Planeación y Búsqueda Existen dos aproximaciones básicas que permiten enfrentar las limitaciones Métodos probabilísticos usados para modelar las percepciones, entorno, así como otras variables Métodos que enfrentan paso a paso con un análisis limitado de percepciones para tomar las decisiones

3 Ciclo: Sensar / Planear / Actuar Agente bien informado Agente parcialmente informado Ciclo: Sensar / Planear / Actuar En este enfoque: 1. En un tiempo específico, el agente percibe su entorno (se asume que tiene una retroalimentación continúa del entorno) 2. Se busca una solución que permita llevar a la meta 3. Se ejecuta la primera acción del plan construido El ciclo se repite desde el paso 1 recalculando el estado inicial

4 Ciclo: Sensar / Planear / Actuar Para que esta arquitectura funcione correctamente El tiempo tomado para calcular un plan debe de ser menor que el tiempo permitido para cada acción El tiempo de respuesta depende del problema que se esta resolviendo Sistemas en tiempo real Sistemas sin respuesta en tiempo real Calculando un plan en un videojuego Para cumplir con las restricciones planteadas, es necesario limitar el tiempo de procesamiento dedicado a la búsqueda de las soluciones Relajar el requerimiento de producir planes óptimos Dos estrategias a seguir: Buscar una ruta completa hasta el estado objetivo sin requerir que sea óptima Buscar una ruta parcial que no nos proporcione la ruta completa hasta el objetivo

5 Calculando un plan en un videojuego Para ambos casos, es posible utilizar una búsqueda A* Para construir una ruta no optima, se selecciona una función h no admisible (es decir, sobreestima el costo real hasta la meta) Para la búsqueda de una ruta parcial, se sale de la búsqueda antes de encontrar el objetivo (con una función h admisible o no admisible) Búsquedas Aproximadas Existen estrategias generales que pueden apoyar en proceso de la búsqueda de soluciones Búsqueda basada en islas (Island-Driven seach) Búsqueda jerárquica (Hierarchical Search) Búsqueda de Horizonte Limitado (Limited-Horizon seach)

6 Búsqueda Basada en Islas En esta estrategia, se busca representar un número limitado de nodos o estados (islas) que representen puntos clave en el proceso de búsqueda Las islas se establecen a partir de un conocimiento sobre el ambiente y el problema que se esta resolviendo Las islas tienen a agrupar estados con características comunes La búsqueda primero se realiza considerando las islas, para pasar posteriormente a una búsqueda más detallada cuando por medio de la heurística, se determina que se esta cerca de la meta Búsqueda Basada en Islas Input: n0 (estado inicial), ng (estado meta), (n1,, nk) secuencia de islas 1. nc n0 2. meta_parcial n1 3. RUTA Encontrar una ruta desde nc hasta meta_parcial 4. Ejecutar la ruta desde nc hasta meta_parcial 5. Si meta_parcial esta suficientemente cerca de ng, ejecutar una búsqueda local l que encuentre la ruta hasta ng. En caso contrario nc meta_parcial meta_parcial n2 Repetir desde paso 3

7 Búsqueda Basada en Islas Búsqueda Basada en Islas: Caso 1 Considere el problema de encontrar una ruta entre dos habitaciones ubicadas en diferentes pisos de un edificio El edificio cuenta con diferentes ascensores que conectan sin restricciones a los diferentes pisos del edificio Por generalidad, considere que existe un número constante de habitaciones en cada piso Cómo se plantearía el problema de búsqueda dado este escenario, utilizando la estrategia basada en islas?

8 Búsqueda Basada en Islas: Caso 2 Considere el videojuego Pacman, donde sólo un agente (fantasma) tiene que cazar a pacman cómo plantear el problema del juego de pacman utilizando la estrategia de Islas? Búsqueda Jerárquica Búsqueda similar a la búsqueda basada en islas En esta búsqueda, se asume que es posible construir metaoperadores que permiten guiar la búsqueda a través del grafo

9 Búsqueda Jerárquica Búsqueda de Horizonte Limitado En muchos problemas como en los videojuegos, la limitante de tiempo impide explorar una ruta completa hasta el destino (ya sea por un método completo o basado en heurísticas) Se establece una meta parcial n* que se obtiene a partir de explorar un conjunto de nodos ℵ los cuales se ubican a una profundidad no mayor a d n * = arg min fˆ( n ) n ℵ

10 Búsqueda de Horizonte Limitado En la búsqueda de horizonte limitado Se busca llegar primero a la primera meta parcial n* Si n* = edo_final, se para la búsqueda En caso contrario, se vuelve a ejecutar la búsqueda de horizonte limitado a partir de n* Consideraciones Es crucial establecer el valor d que determina el número máximo de estados que es posible explorar en una búsqueda (tomando en cuenta restricciones i de tiempo) En las búsquedas, se puede emplear un algoritmo óptimo o heurístico Búsqueda de Horizonte Limitado Consideraciones generales Para una buena ejecución, se manejan funciones de evaluación monótonas: dado el nodo n 1 como edo inicial, en la búsqueda de horizonte limitado se puede expandir a un nodo n si ) ) f ( n) > f ( n1 ) Si algún nodo n no cumple esta condición, se descarta como posible expansión ) A f (n n 1 ) selellama valor llama de corte alfa El caso extremo de la BHL es cuando d=1

11 Ciclos En las estrategias estudiadas hasta ahora, es posible que se llegue a situaciones en las cuales se ejecuta rutas que forman ciclos Korf propuso una forma de evitar los ciclos, llamado realtime A*, o RTA* RTA* construye un grafo de todos los estados visitados Se ajustan los valores h de los nodos de tal forma que el valor de dichos nodos no permita la selección de un nodo ya visitado