Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
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Faculty / Organisational entity
Planabstraktion ist eine Möglichkeit, den Aufwand bei der Suche nach einem Plan zur Lösung eines konkreten Problems zu reduzieren. Hierbei wird eine konkrete Welt mit einer Problemstellung auf eine abstrakte Welt abgebildet. Die abstrakte Problemstellung wird nun in der abstrakten Welt gelöst. Durch die Rückabbildung der abstrakten Lösung auf eine konkrete Lösung erhält man eine Lösung für das konkrete Problem. Da die Anzahl der zur Lösung des abstrakten Problems benötigten Operationen geringer ist und die abstrakten Zustände und Operatoren einer weniger komplexen Beschreibung genügen, wird der Aufwand zur Suche einer konkreten Problemlösung reduziert.
Lernen von Abstraktionshierarchien zur Optimierung der Auswahl von maschinell abstrahierten Plänen
(1994)
Mit Hilfe von "Multistrategy" Ansätzen, die erklärungsbasiertes und induktives Lernen integrieren, ist es möglich, die Performanz von Planungssystemen signifikant zu verbessern. Dabei können gelöste Planungsprobleme zunächst mit einem wissensintensiven Verfahren abstrahiert und generalisiert werden. Durch den in diesem Beitrag im Vordergrund stehenden induktiven inkrementellen Lernalgorithmus ist es dann weiterhin möglich, die Gesamtheit des deduktiv generierten Wissens in einer Abstraktionshierarchie anzuordnen. Dabei wird die, im allgemeinen unentscheidbare, "spezieller-als-Relation" zwischen generalisierten Plänen, induktiv aus den gegebenen Planungsfällen gelernt. Diese Abstraktionshierarchie dient dann zur Klassifikation neuer Problemstellungen und damit zur Bestimmung einer speziellsten anwendbaren abstrakten Problemlösung.