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PID2021-122274OB-I00

Financiado

RAZONAMIENTO Y APRENDIZAJE

EN ESTE PROYECTO INVESTIGAREMOS LA ADAPTACION DE ALGUNOS MECANISMOS DE LOS SOLUCIONADORES DE SAT (SATISFACTIBILIDAD BOOLEANA) Y SMT (SATISFACTIBILIDAD MODULO TEORIAS) PARA LAS PROPIEDADES ESPECIFICAS DE LOS PROBLEMAS DE PLANIFICAC... ver más

01/01/2021

UDG

68K€

Presupuesto del proyecto: 68K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE GIRONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 226

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE GIRONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 226

Presupuesto del proyecto 68K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EN ESTE PROYECTO INVESTIGAREMOS LA ADAPTACION DE ALGUNOS MECANISMOS DE LOS SOLUCIONADORES DE SAT (SATISFACTIBILIDAD BOOLEANA) Y SMT (SATISFACTIBILIDAD MODULO TEORIAS) PARA LAS PROPIEDADES ESPECIFICAS DE LOS PROBLEMAS DE PLANIFICACION Y PROGRAMACION DE TAREAS (AI PLANNING). INCIDIREMOS PARTICULARMENTE EN LOS MECANISMOS DE APRENDIZAJE BASADO EN CONFLICTOS Y EN LOS MECANISMOS DE DEDUCCION ASOCIADOS.EN LOS SISTEMAS PARA LA RESOLUCION DE PROBLEMAS DE OPTIMIZACION COMBINATORIA, COMO LOS DE PLANIFICACION Y PROGRAMACION DE TAREAS, SE ENCUENTRAN INTEGRADOS DIVERSOS MECANISMOS DEDUCTIVOS Y DE BUSQUEDA. POR EJEMPLO, LOS SISTEMAS DE RESOLUCION DE PROBLEMAS DE RESTRICCIONES (CONSTRAINT PROGRAMMING) COMBINAN ALGORITMOS HEURISTICOS DE SELECCION DE VARIABLES Y VALORES, PARA ORIENTAR LA BUSQUEDA, CON ALGORITMOS DEDUCTIVOS DE PROPAGACION PARA REDUCIR LOS DOMINIOS DE LAS VARIABLES, Y POR TANTO EL ESPACIO DE BUSQUEDA.EN LOS ULTIMOS AÑOS SE HA HECHO PATENTE QUE LA RESOLUCION DE PROBLEMAS DE PLANIFICACION Y PROGRAMACION DE TAREAS MEDIANTE SU REFORMULACION A SAT O SMT, Y EL USO DE SOLUCIONADORES GENERICOS, PUEDE SER COMPETITIVA CON ALGORITMOS ESPECIALIZADOS DE BUSQUEDA HEURISTICA. ESTE HECHO ES AUN DESCONOCIDO O SORPRENDENTE PARA CIERTOS INVESTIGADORES. SIN EMBARGO, EL BUEN RENDIMIENTO DE LOS SOLUCIONADORES DE SAT Y SMT MODERNOS ES EN GRAN PARTE DEBIDO A UN BUEN EQUILIBRIO ENTRE BUSQUEDA Y DEDUCCION EN SUS MECANISMOS INTERNOS (COMO POR EJEMPLO EL APRENDIZAJE BASADO EN CONFLICTOS).A RAIZ DE NUESTRA EXPERIENCIA EN LA REFORMULACION DE PROBLEMAS DE PLANIFICACION Y PROGRAMACION DE TAREAS A SAT Y SMT, ASI COMO EN LA IMPLEMENTACION DE ALGUNOS ELEMENTOS DE LOS SOLUCIONADORES SMT, PENSAMOS QUE ES POSIBLE MEJORAR EL RENDIMIENTO DE LOS SOLUCIONADORES GENERICOS SOBRE ESTOS PROBLEMAS MEDIANTE ALGUNAS ADAPTACIONES QUE (SEGUN NUESTRO CONOCIMIENTO) NO HAN SIDO TODAVIA CONSIDERADAS. EN PARTICULAR, HAY ASPECTOS DE ABSTRACCION Y APRENDIZAJE QUE PUEDEN TENER SENTIDO PARA PROBLEMAS DE PLANIFICACION O PROGRAMACION DE TAREAS, AUNQUE NO EN GENERAL. POR EJEMPLO, PENSAMOS QUE LA VARIABLE "TIEMPO" PODRIA SER ABSTRAIDA EN DETERMINADOS LEMAS APRENDIDOS, DISMINUYENDO EL NUMERO DE CLAUSULAS APRENDIDAS PERO MANTENIENDO LA MISMA CAPACIDAD DE PROPAGACION: EN DETERMINADOS PROCESOS INDUSTRIALES, DOS ACCIONES PUEDEN RESULTAR SER INCOMPATIBLES A CAUSA DEL USO DE UN MISMO RECURSO, INDEPENDIENTEMENTE DEL INSTANTE DE TIEMPO EN QUE COINCIDAN.POR OTRO LADO, LA CODIFICACION ESTANDAR DE PROBLEMAS DE PLANIFICACION A SAT O SMT ADOLECE DE UNA EXPLOSION COMBINATORIA DEBIDA AL DESDOBLAMIENTO DE LAS RESTRICCIONES PARA LOS DIFERENTES AGENTES Y OBJETOS Y EL HORIZONTE DE TIEMPO CONSIDERADO, DE FORMA QUE A MENUDO LA FORMULA RESULTANTE ES DEMASIADO GRANDE. EXISTEN ALGUNOS TRUCOS PARA LA REDUCCION DEL HORIZONTE DE TIEMPO, COMO CONSIDERAR LA EJECUCION DE CIERTAS ACCIONES EN PARALELO. OTRA POSIBILIDAD ES TRABAJAR SOBRE FORMULACIONES ABSTRAIDAS DEL PROBLEMA. NUESTRO OBJETIVO EN ESTA LINEA CONSISTE EN ADAPTAR LOS SOLUCIONADORES SMT PARA EXPLOTAR LAS PARTICULARIDADES DE LOS PROBLEMAS DE PLANIFICACION Y PROGRAMACION DE TAREAS, TRABAJANDO SOBRE FORMULAS ABSTRAIDAS.COMPLEMENTARIAMENTE, PRETENDEMOS INVESTIGAR SOBRE ASPECTOS DE APRENDIZAJE NO BASADO EN DEDUCCION A PARTIR EN CONFLICTOS, COMO ES HABITUAL EN LOS SOLUCIONADORES DE SAT Y SMT, SINO EN APRENDIZAJE REFORZADO, PARA PODER HACER FRENTE A PROBLEMAS DE GRAN TAMAÑO. LANIFICACION\PROGRAMACION CON RESTRICCIONES\SMT\SAT\PROGRAMACION DE TAREAS

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