خپلکارې پلان جوړونه او مهالوېش

بټنوک|300x300px| د ''اسيمو'' روبوټ سینسرونه او ويښیار الګوریتمونه کاروي ترڅو د خنډونو مخه ونیسي او د زینو پورته حرکت وکړي.
**اتوماتیک پلان جوړونه او مهالویش يا خپلکارې پلان جوړونه او مهالوېش** ، کله ناکله **د مصنوعي ځيرکتيا** پالن کولو په نامه یادېږي،  د مصنوعي ځيرکتيا یوه څانګه ده چې د ستراتیژیو یا د عملونو ترتیب په اړه اندیښنه لري، معمولا د هوښیار اجنټانو، خودمختاره روبوټونو او بې پیلوټه موټرو لخوا ترسره کیږي. د کلاسیک کنټرول او طبقه بندي ستونزو برعکس، حلونه پیچلي دي او باید په څو اړخیز ځای کې کشف او اصلاح شي. پلان جوړونه هم د پریکړي له تیوري سره تړاو لري.

په پېژندل شوي چاپیریال کې د شته موډلونو سره، پالن کول په آفلاین توګه ترسره کیدی شي. د پلي کیدو دمخه حل موندل کیدی شي او ارزول کیدی شي. په متحرک ډول نامعلوم چاپیریال کې، ستراتیژي ډیری وختونه آنلاین بیاکتنې ته اړتیا لري. د موډلونو او پالیسیو د تطبیق اړتیا سره. حلونه معمولا تکراري محاکمې او غلطی پروسې ته لاره هواروي چې په مصنوعي ځيرکتيا کې عام دي. پدې کې متحرک پروګرامونه ، د پیاوړتیا زده کړه او ګډ اصلاح شامل دي. هغه ژبې چې د پلان کولو او مهالویش تشریح کولو لپاره کارول کیږي اکثرا د سوداګرۍ ژبې په نوم یادیږي.

## کتنه
د نړۍ د ممکنه ابتدایي حالتونو توضیحاتو ته په پام سره، مطلوب اهداف، او د ممکنه کړنو د یوې ټولګې توضیحات، د پالن کولو ستونزه دا ده چې د یو فول پروف پلان راټولول (کله چې په کوم لومړني حالت کې پلي کیږي) د غوښتل شوي دولت رامینځته کولو لپاره اهداف (دې حالت ته د هدف حالت ويل کيږی).

د پالن کولو مشکل د کارول شوي ساده کولو انګیرنو پورې اړه لري. د پالن جوړونې ستونزې څو کټګورۍ په څو ابعادو کې د ستونزو ځانګړتیاو پورې اړه لري پیژندل کیدی شي.

* ایا کړنې لازمي دي یا غیر تصادفي؟ د نامعلومو کړنو لپاره، ایا اړوند احتمال شتون لري؟
* ایا د دولت متغیرونه جلا یا دوامداره دي؟ که دوی جلا وي، ایا دوی یوازې د ممکنه ارزښتونو محدود شمیر لري؟
* ایا اوسنی حالت په ناڅرګند ډول لیدل کیدی شي؟ بشپړ مشاهده او جزوي مشاهده کیدی شي.
* څو ابتدايي حالتونه شتون لري، ایا دوی محدود دي یا خپلسري؟
* ایا پروسیجرونه موده لري؟
* ایا په ورته وخت کې ډیری عملونه کیدی شي، یا په یو وخت کې یوازې یو ممکن دی؟
* ایا د پلان هدف یو ټاکلی هدف حالت ته رسیدل ، یا د انعام فعالیت اعظمي کول دي؟
* ایا یوازې یو استازی شتون لري یا څو اجنټان شتون لري؟ ایا اجنټان همکار یا خود غرضه دي؟ ایا دوی په جلا توګه خپل پلانونه جوړوي، یا پالنونه د ټولو استازو لپاره په مرکزي توګه جوړ شوي؟

د پلان جوړونې ترټولو ساده ممکنه ستونزه، چې د کلاسیک پلان جوړونې ستونزې په نوم پیژندل کیږي، په لاندې ډول تعریف شوي:

* یو پیژندل شوی او ځانګړی لومړنی حالت
* نه ختمیدونکې کړنلارې
* ناگزیر اقدامات
* کوم چې یو ځل اخیستل کیدی شي
* او یو استازی
* څرنګه چې ابتدايي حالت په ناڅرګنده توګه پیژندل شوی، او ټول ټاکونکي کړنې کولی شي د هرې کړنې وروسته د نړۍ حالت په سمه توګه اټکل کړي، د کتنې مسله د کلاسیک پلان سره هیڅ تړاو نلري.
* سربیره پردې، پالنونه د عملونو د ترتیب په توګه تعریف کیدی شي، ځکه چې اړین عملونه تل دمخه پیژندل کیږي.
* د اجنټ له کنټرول څخه بهر د نامعلومو کړنو یا نورو پیښو سره، احتمالي اعدامونه یوه ونه جوړوي، او پالن جوړونکي باید د ونې د هر نوډ لپاره مناسب اقدامات مشخص کړي.
* د مارکوف پریکړې پروسې (MDP) د ستونزو سره پلان کوي:
* نه ختمیدونکې کړنلارې
* بې ځایه فعلونه د احتمالاتو سره، بشپړ مشاهده
* ناگزیر اقدامات،
* د انعام فعالیت اعظمي کړئ
* او یو استازی

کله چې بشپړ مشاهده د جزوي مشاهدې په ځای بدله شي، پلان جوړونه د یوې برخې د لید وړ پریکړې کولو پروسې (POMDP) سره مطابقت لري.

که چیرې له یو څخه ډیر اجنټ شتون ولري، موږ د څو اجنټ پالن جوړونه لرو، کوم چې د لوبې تیوري سره نږدې تړاو لري.

## د خپلواکې ساحې پلان جوړونه
د AI پلان جوړونې کې، پالن جوړونکي عموما د ډومین ماډل داخلوي (د ممکنه کړنو یوه ټولګه چې د ډومین استازیتوب کوي) او همدارنګه ځانګړې ستونزه چې د وضعیت او ابتدايي هدف لخوا حل کیږي، د هغو کسانو په مقابل کې چې هیڅ داخل نه وي. د ډومین تعریف. دا پلان جوړونکي د "ډومین خپلواک" په نوم یادیږي ترڅو پدې حقیقت ټینګار وکړي چې دوی کولی شي د ډیری ډومینونو څخه د پلان کولو ستونزې حل کړي. په عادي مثالونو کې د بلاک سټیکینګ، لوژستیک، د کاري فلو مدیریت، او د روبوټ کاري پالن کول شامل دي. پدې توګه یو واحد ډومین - خپلواک پلانر په دې ټولو مختلف ډومینونو کې د پلان کولو ستونزې حل کولو لپاره کارول کیدی شي. د لارې ډیاګرام، له بلې خوا، د ډومین ځانګړي ډیاګرام ځانګړی دی

## د ډومین ماډلینګ ژبې پلان کول
هغه ژبې چې معمولا د پلان کولو ډومینونو استازیتوب کولو لپاره کارول کیږي او ځانګړي پلان جوړونې ستونزې لکه STRIPS او PDDL د کلاسیک پلان کولو لپاره ، د مثال متغیرونو پراساس دي. د نړۍ هر ممکنه دولت د دولت متغیرونو ته د ارزښتونو ټاکلو هدف لري، او عملونه مشخص کوي چې د دولت متغیر ارزښتونه څنګه بدلیږي کله چې دا عمل ترسره شي. څرنګه چې د دولت متغیراتو سیټ د دولت ځای رامینځته کوي چې په سیټ کې خورا لوی اندازه لري ، پلان جوړونه لکه د ډیری نورو کمپیوټري ستونزو په څیر ، د ابعاد او ګډې چاودنې له لعنت سره مخ کیږي.

د پالن جوړونې د ستونزو د بیانولو لپاره یوه بدیل ژبه د هراړخیز کاري شبکو څخه ده، چیرې چې د دندو یوه ټولګه ورکول کیږي، هره دنده یا د ابتدايي کړنالرې په واسطه پلي کیدی شي یا د نورو دندو په یوه ټولګه کې تخریب کیدی شي. پدې کې اړین ندي چې دولتي متغیرونه شامل کړي، که څه هم په ډیرو واقعیتي غوښتنلیکونو کې دولتي متغیرونه د کاري شبکو تشریح ساده کوي.

## د پلان کولو الګوریتم

### کلاسیک ترتیب

* ترتیب کول په فضا کې د فضا حالت مخ په وړاندې کوي، شاید د پرمختللي اټکل سره
* شاته ترتیبي لټون، شاید د دولتي محدودیتونو په کارولو سره وده ومومي (STRIPS، Graphplan وګورئ)
* جزوی ترتیب

### د نورو ستونزو کمول

* د سټپلان ستونزې کمول.
* د موډل چک کول کمول - دواړه په اصل کې د دولتي ځای ټرانسل ستونزې دي، او د کلاسیک ترتیب ستونزه د ماډل چک کولو ستونزو فرعي کلاس سره مطابقت لري.

### د وخت پلان
د وخت پلان کول د کلاسیک پلان کولو په څیر حل کیدی شي. اصلي توپیر دا دی چې ډیری لنډمهاله ځړول شوي عملونه په یو وخت کې ترسره کیدی شي، او د دولت تعریف باید د اوسني مطلق وخت او د هر فعال عمل اجرا کولو پرمختګ په اړه معلومات شامل کړي. برسېره پردې، د منطقي یا حقیقي وخت سره پالن کولو کې، د دولت ځای ممکن لامحدود وي، د کلاسیک پلان کولو یا د بشپړ وخت سره پالن کولو برعکس. د وخت پلان کول د مهال ویش له ستونزو سره نږدې تړاو لري. د وخت پلان کول د اتوماتیک وخت په شرایطو هم پوهیدل کیدی شي.

### احتمالي پلان جوړونه
احتمالي نقشه کول د تکراري میتودونو لخوا حل کیدی شي لکه د ارزښت تکرار او د پالیسۍ تکرار ، کله چې د دولت ځای کافي وي. د جزوي مشاهدې سره، احتمالي نقشه په ورته ډول د تکراري میتودونو لخوا حل کیږي، مګر د ریاستونو پر ځای د باور ځای د محدود ارزښت دندو نمایندګي کاروي.

### د غوره توب پر بنسټ پلان جوړونه
د غوره توب پر بنسټ پالن جوړونه کې، هدف نه یوازې دا دی چې یو پالن جوړ کړي، بلکې د کارونکي لخوا ټاکل شوي غوره توبونه هم پوره کړي. د ډیر عام انعام پر بنسټ پالن کولو کې توپیرونه شتون لري، د بیلګې په توګه هغه چې د MDPs سره مطابقت لري. غوره توبونه اړین ندي چې دقیق شمیري ارزښت ولري.

### مشروط پلان
مشخص پلان جوړونه د STRIPS پلان جوړونې سیسټم سره معرفي شوه، کوم چې یو درجه بندي سکیم دی. د عمل نومونه په ترتیب سره تنظیم شوي، او دا د روبوټ لپاره یو پلان دی. درجه بندي پلان کول د اتوماتیک تولید شوي چلند ونې سره پرتله کیدی شي.  نیمګړتیا دا ده چې د عادي چلند ونې د کمپیوټر برنامو په څیر څرګند ندي. دا پدې مانا ده چې د چلند ګراف یادښت د طرزالعمل حکمونه لري، مګر لوپس یا که بیا بیانات ندي. په هرصورت، مشروط نقشه کول د خطر څخه تیریږي او د کنټرول جریان ته ورته مفصل یادښت چمتو کوي، د نورو مشهور پروګرامینګ ژبو لکه پاسکال څخه. دا د برنامه ترکیب سره خورا ورته دی ، پدې معنی چې سکیم د سرچینې کوډ رامینځته کوي چې د تالیف کونکي لخوا اجرا کیدی شي.

د مشروط چارټ لومړنی مثال "Warplan-C" دی چې د 1970 لسیزې په مینځ کې معرفي شوی. د نورمال ترتیب او یو پیچلي پلان تر مینځ توپیر څه دی چې "که بیا" بیانونه لري؟ دا د ناڅرګندتیا سره راځي کله چې د پلان کار کوي. نظر دا دی چې پلان کولی شي د سینسر سیګنالونو ته عکس العمل وکړي چې پلان کونکي ته نامعلوم وي. پلان جوړونکی دوه اختیارونه دمخه چمتو کوي. د مثال په توګه، که هدف کشف شي، عمل A ترسره کیږي، که هدف ورک وي، عمل B ترسره کیږي. د مشروط پلان کولو اصلي ګټه د جزوي پلانونو اداره کولو وړتیا ده. بیا اجنټ اړ نه دی چې هر څه له پیل څخه تر پایه پلان کړي، مګر کولی شي ستونزه په برخو ویشي. دا د قضیې ځای کمولو کې مرسته کوي او ډیرې پیچلې ستونزې حل کوي.

#### بېړنۍ پلان جوړونه
موږ د "اضطراري پلان کولو" په اړه خبرې کوو کله چې چاپیریال د سینسرونو له لارې کشف کیدی شي ، کوم چې غلط کیدی شي. نو دا یوه قضیه ده چیرې چې د پلان جوړونکي اجنټ د نامکمل معلوماتو لاندې عمل کوي. د اضطراري پلان جوړونې ستونزې لپاره، پالن نور د عملونو ترتیب نه دی بلکې د پریکړې ونې دی ځکه چې د پلان هر ګام د یو واحد بشپړ لید وړ حالت په پرتله د دولتونو سیټ لخوا نمایش کیږي، لکه څنګه چې په کلاسیک پلان کې. غوره شوي کړنې د سیسټم په حالت پورې اړه لري. د مثال په توګه، که باران وي، استازی ممکن د چترۍ اخیستل غوره کړي، او که باران نه وي، هغه ممکن دا غوره نه کړي.

مایکل ایل ویټمن په 1998 کې وښودله چې د شاخ کولو پروسیجرونو سره د پلان کولو ستونزه EXPTIME - بشپړیږي. د نژدي نقشه کولو یوه ځانګړې قضیه د FOND ستونزو لخوا نمایش کیږي - "په بشپړ ډول د لیدو وړ او غیر متمرکز". که هدف په LTLf کې مشخص شوی وي (لینیر وخت منطق په Finite Trace کې)، ستونزه تل EXPTIME او 2 EXPTIME بشپړوي که هدف د LDLf په کارولو سره مشخص شوی وي.

#### د ترتیب سره سم
رسمی نقشه کول هغه وخت دی چې یو اجنټ د سیسټم حالت څخه ډاډه نه وي، او هیڅ مشاهده نشي کولی. اجنټ بیا د ریښتینې نړۍ په اړه عقیدې لري، مګر نشي کولی د سینس کولو کړنو سره تصدیق کړي، د بیلګې په توګه. دا ستونزې د کلاسیک پلان جوړونې په څیر تخنیکونو سره حل کیږي،  مګر چیرې چې د دندې ځای د اوسني حالت په اړه د ناڅرګندتیا له امله د ستونزې اندازې سره متناسب وي.

بیا د اړونده پالن جوړونې ستونزې لپاره حل شتون لري، کوم چې د عملونو ترتیب دی. حسلم او جانسن ثابته کړې چې د منظم پلان کولو ستونزه د EXPSPACE - بشپړه ده،  او 2EXPTIME - بشپړه ده کله چې ابتدايي وضعیت ناڅرګنده وي، او د سوداګرۍ پایلو کې هیڅ غیر متمرکز حالت شتون نلري.

## د پلان جوړونې سیسټمونو پلي کول

* د هبل سپیس ټیلسکوپ د SPSS په نوم د لنډ واټن سیسټم او د SPIKE په نوم د اوږد واټن پلان کولو سیسټم کاروي.

## دا هم وګوره

* مصنوعي ځيرکتيا
* مهالوېش (کمپیوټر)

## لیستونه

* نوي راڅرګند شوي تخنیکي تخنیکونه

## سرچينې

*

## بهرنۍ اړیکې

* د اتوماتیک پلان جوړونې او مهالویش په اړه نړیوال کنفرانس
وېشنيزه:سولگر
وېشنيزه:مصنوعي ځيرکتيا
وېشنيزه:Pages with unreviewed translations