IFT 608 / IFT702

Planification en intelligence artificielle

Département d'informatique

Université de Sherbrooke

Hiver 2017

Professeur: Froduald Kabanza

Courriel: kabanza@usherbrooke.ca
Local: D4-1022-2
Téléphone: +1 819 821-8000 (62865)
Site: planiart.usherbrooke.ca/kabanza/cours/ift608
Disponibilité: Jeudi 15h à 16h ou sur rendez-vous

Horaire

Jeudi 9h30 à 12h20 Salle D4-2022

Travaux Pratiques

(Suivre le lien dans la colonne TP pour télécharger l'énnoncé)
 

TP

Énoncé

Dates limites de remise

IFT 608

IFT 702

Sujet

Projet 1

Jeudi  26 janvier

Jeudi 16 mars [Notes]

30%

25%

Planification pour des robots

Projet 2

Vendredi 10 mars

Jeudi 13 avril

[Horaire]

30%

25%

Sujet aux choix

Devoir

Vendredi 10 mars

Jeudi 6 avril

[Horaire]

     N/A

10%

Critique d’un article

 

Liens

 

Contenu (Suivre les liens pour télécharger les présentations)


Séance

Sujet

[Référence] : Section

12 Janvier

Introduction 

[2] : 1

Plan de cours

 

Rappel de IFT615 - Recherche heuristique

 

19 janvier

Planification de déplacements robotiques

 

·  Représentations géométriques et transformations

[1] : 3

·   Espace de configurations

[1] : 4

·   Détection de collisions

[1] : 5

·   Approches par décomposition exacte

[1] : 6.2, 6.3

·   Algorithme de planification par échantillonnage (RRT)

[1] : 13-14

26 janvier

Planification de déplacements robotiques

 

·  Algorithme de planification avec des contraintes différentielles (RDT)

[1] : 5

·  Librairie OMPL

[7]

2 février

Planification de comportements complexes déterministes

 

·   Planification déterministe par exploration dans l’espace d’états

2 :2.2

·    Langage PDDL pour modéliser des actions

[7], 2 :2.1

·  Extraction automatique d’heuristiques à partir de modèles d’actions

[2] 2.3

 

·  ROSPLAN (planification robotique avec ROS)

[10]

9 février

Grève  

16 février

Grève  

23 février

Grève  
Relâche du 28 février au 3 mars

9 février

 

Planification de comportements complexes déterministes

 

·   Exploration de l’espace d’états avec des connaissance stratégiques HTN

[2] 2.7.7

·  Exploration de l’espace d’états avec des connaissance stratégiques temporelles

[2] 2.7.8

23 mars 

Planification multi-agents

 

· Algorithmes Monte-Carlo Tree Search

[3]

·  Algorithme AlphaGo

[4]

·  Planification distribuée

[8]

30 mars

Reconnaissance de plan

·    Approches par réseaux bayésiens et modèles cachés de Markov

 

·  Approche par planification inverse

[5] [6]

6 avril

Projet IFT 702 (Critique d’un article) : Présentations en classe

13 avril

Projet 2: Présentations en classe

 

Examen final durant la période des examens du 18 avril au 28 avril


Documents:

[1]  Steven Lavalle (2006). Planning Algorithms. Morgan Kaufmann. Cambridge University Press. http://planning.cs.uiuc.edu/

[2]  Malik Ghallab, Dana Nau & Paolo Traverso. Automated Planning and Acting. http://projects.laas.fr/planning/book.pdf

[3]    Browne et al. (2012) A Survey of Monte Carlo Tree Search Methods. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, VOL. 4, NO. 1 http://www.cameronius.com/cv/mcts-survey-master.pdf

[4]    Silver et al. (2016) Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, Vol. 529. http://airesearch.com/wp-content/uploads/2016/01/deepmind-mastering-go.pdf

[5]    Miquel Ramirez and Hector Geffner (2010). Probabilistic Plan Recognition using off-the-shelf Classical Planners. Proc. AAAI-10 http://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI10/paper/view/1821/2160

[6]    Miquel Ramirez and Hector Geffner (2011). Goal Recognition over POMDPs: Inferring the Intention of a POMDP Agent Proc. IJCAI-11.  http://www.aaai.org/ocs/index.php/IJCAI/IJCAI11/paper/view/3305/3793

[7]    PDDL Language : https://helios.hud.ac.uk/scommv/IPC-14/repository/gerevini-long-unpublished-2005.pdf

[8]    Durfee (2001). Distributed problem solving and planning. https://pdfs.semanticscholar.org/8f03/09b15dc027dcf4d6642aa7d13f7d5617e4ba.pdf

 

Logiciels

[9]    OMPL (planification de trajectoires) : http://ompl.kavrakilab.org/

[10] ROS (framework de programmation de robots): http://www.ros.org/

[11] StarCraft BWAPI  http://www.starcraftai.com/wiki/Main_Page