Planification par des ordres partiels

• Main Author: Najjar, Mohamed Mehdi
• Other Authors: Kabanza, Froduald
• Language: French
• Published: Université de Sherbrooke 2000
• Online Access: http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4530

Le nombre considérable d'essais traitant du problème de planification en intelligence artificielle a conduit à la naissance de plusieurs techniques comme la planification par l'exploration de l'espace d'états. Théoriquement, si un espace d'états est fini, il est possible de l'explorer en entier. Mais en pratique, ce n'est pas toujours le cas, car la taille de l'espace d'états est trop grande pour qu'il puisse être exploré d'une façon exhaustive. Ce phénomène est appelé l'explosion d'états ou encore l'explosion combinatoire. Une des causes de l'explosion combinatoire est l'abondance des entrelacements entre les événements concurrents. En effet, tous les entrelacements entre tous les événements concurrents figurent dans l'espace d'états global. Plusieurs idées ont été proposées pour remédier au problème de l'explosion combinatoire. Tout en étant différentes, leur objectif est unique: éviter l'exploration anarchique de l'espace d'états, donc contrôler la recherche. Certaines idées ont prouvé que l'exploration de l'espace d'états pourrait être contrôlée en évitant d'explorer tous les entrelacements des événements concurrents. Le principe est de considérer ces entrelacements comme un seul ordre partiel dans lequel l'ordre d'exécution des événements concurrents importe peu. Parmi tous les entrelacements possibles, il est suffisant d'en explorer un seul. Étant donné que tous les autres entrelacements représentent des occurrences d'un même ordre partiel, le contenu informationnel global reste invariant quel que soit l'ordre d'exécution des événements concurrents. C'est le principe des ordres partiels. Le principe des ordres partiels s'est montré fort efficace pour la réduction de l'espace d'états dans la vérification des modèles de systèmes concurrents. Nous nous proposons de l'évaluer en planification en le greffant dans une approche de planification existante et populaire en intelligence artificielle (Graphplan).