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Tesi disponibili Prof. Gavanelli

Tesi su Vincoli e CLP

  • diffn Si hanno N contenitori rettangolari ed m oggetti rettangolari. Vogliamo costruire un vincolo per un linguaggio CLP che mi aiuti a risolvere il problema di assegnare ciascun oggetto ad un contenitore, senza che gli oggetti rettangolari si debbano sovrapporre.
  • intelligent backtracking per bound-consistency Bound-consistency è meno costosa di Arc-Consistency, ma effettua meno pruning, che può portare a fallimenti nella computazione successiva. Questi fallimenti possono essere ripetuti più e più volte, rendendo inefficiente l'esplorazione dell'albero di ricerca. Si intende studiare un algoritmo di backtracking intelligente che eviti di ripetere i fallimenti.
  • Ottimizzazione Multi-Obiettivo In molti problemi reali ci sono più obiettivi che sarebbe auspicabile ottenere, spesso in conflitto fra loro. Si può pensare di visualizzare tutte le soluzioni che sono non-dominate, cioè per cui non esiste un'altra soluzione che è migliore rispetto a tutte le funzioni obiettivo. Varie tesi sono disponibili su questo argomento, fra cui:
    • Integrazione di metodi di ricerca operativa (linear programming, local search) con CLP
    • Applicazione di ottimizzazione multiobiettivo alla pianificazione dell'orario delle lezioni
    • Inserimento di preferenze nell'ottimizzazione multi-obiettivo
  • Implementazione dell'algoritmo alfa-beta in CLP. L'algoritmo alfa-beta puo` essere visto come ricorsione attraverso minimize. Si vuole implementare l'algoritmo in questo modo e confrontarlo sperimentalmente con l'alfa-beta originale. Gli esperimenti saranno su un gioco reale e su alberi di gioco generati casualmente.
  • Implementazione di vincoli probabilistici.
  • Pianificazione con l'abduzione. L'abduzione è quel meccanismo di inferenza che serve a ragionare dalle conclusioni verso le cause. Un classico esempio è la diagnosi: a partire dai sintomi (conseguenze) si vuole ottenere le possibili malattie (cause). La pianificazione può essere realizzata con l'abduzione:
    • lo stato goal è la conseguenza
    • le possibili cause sono le azioni che si possono compiere
    • il piano è l'insieme delle cause che generano lo stato finale.
    Questa tesi può essere integrata con quella sull'algoritmo alfa-beta. Una possibilità è di avere due tesi che collaborano per risolvere giochi che prevedono sia pianificazione che avversari, quali RoboRally oppure Magic.

Tutti gli anni l'AI*IA (Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale) indice un premio per la miglior tesi di laurea sull'Intelligenza Artificiale