Алгоритми планування

🔬 Основні концепції

Простір станів

Планування як пошук у просторі станів: початковий стан → дії → проміжні стани → мета. Кожен стан описується через предикати. Пошук послідовності дій для переходу від початку до мети.

STRIPS

Standford Research Institute Problem Solver — формалізм для опису дій: preconditions (умови), effects (результати). База для багатьох планувальників. Описує дії через додавання/видалення фактів.

PDDL

Planning Domain Definition Language — стандартна мова для опису задач планування. Домен (дії) та задача (початковий стан, мета). Використовується у конкурсах планувальників (IPC).

🎯 Алгоритми

Forward Search

Пошук від початкового стану до мети. Перевіряє всі можливі дії на кожному кроці. Простий, але може бути неефективним через великий простір. Використовує евристики для покращення.

Backward Search

Пошук від мети до початкового стану. Визначає, які дії можуть призвести до мети, потім рекурсивно для preconditions. Може бути ефективнішим за forward для деяких задач.

Graphplan

Побудова графа планування (planning graph) з поетапними станами та діями. Знаходить плани через пошук у графі. Ефективніший для багатьох задач. Класичний алгоритм.

SAT-based Planning

Перетворення задачі планування у задачу SAT (satisfiability), вирішення SAT solver. Може знаходити оптимальні плани. Ефективний для деяких класів задач.

Heuristic Search

Використання евристик для керування пошуком (A*, FF planner). FF (Fast Forward) використовує relaxed planning graph для евристики. Ефективні планувальники.

💻 Спеціалізовані підходи

Hierarchical Planning

Планування на різних рівнях абстракції: високорівневі задачі розкладаються на підзадачі. HTN (Hierarchical Task Network) для структурованих задач. Ефективніший для складних задач.

Partial Order Planning

Плани як частковий порядок дій (не повна послідовність). Дії впорядковуються лише коли необхідно. Більш гнучкі плани. Використовується у деяких планувальниках.

Temporal Planning

Планування з урахуванням часу: тривалість дій, обмеження часу. PDDL 2.1 підтримує темпоральність. Важливо для реальних задач.

🏭 Застосування

Робототехніка

Планування послідовності дій для роботів: manipulation, навігація, складні задачі. Комбінація з motion planning. Критично для автономних роботів.

Логістика

Планування маршрутів, розподілу ресурсів, складських операцій. Оптимізація використання ресурсів. Важливо для ефективності.

Автоматизація

Планування послідовностей операцій у виробництві, складських системах. Покращення продуктивності, автоматизація складних процесів.

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Hash Function Avalanche Visualizer і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.