स्वचालित योजना और शेड्यूलिंग

स्वचालित योजना और शेड्यूलिंग, जिसे कभी-कभी केवल एआई योजना के रूप में दर्शाया जाता है, कृत्रिम होशियारी की एक शाखा है जो विशेष रूप से बुद्धिमान एजेंटों, स्वायत्त रोबोट और मानव रहित वाहनों द्वारा निष्पादन के लिए रणनीति या कार्रवाई अनुक्रमों की प्राप्ति से संबंधित है। शास्त्रीय नियंत्रण प्रणाली और सांख्यिकीय वर्गीकरण समस्याओं के विपरीत, समाधान जटिल हैं और इन्हें बहुआयामी अंतरिक्ष में खोजा और अनुकूलित किया जाना चाहिए। नियोजन निर्णय सिद्धांत से भी संबंधित है।

ज्ञात परिवेशों में उपलब्ध मॉडलों के साथ, नियोजन ऑफ़लाइन किया जा सकता है। निष्पादन से पहले समाधान ढूंढे और उनका मूल्यांकन किया जा सकता है। गतिशील रूप से अज्ञात परिवेशों में, रणनीति को अक्सर ऑनलाइन संशोधित करने की आवश्यकता होती है। मॉडल और नीतियों को अनुकूलित किया जाना चाहिए। समाधान आमतौर पर पुनरावृत्त परीक्षण और त्रुटि प्रक्रियाओं का सहारा लेते हैं जो आमतौर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता में देखी जाती हैं। इनमें गतिशील प्रोग्रामिंग, सुदृढीकरण सीखना और संयोजन अनुकूलन शामिल हैं। नियोजन और शेड्यूलिंग का वर्णन करने के लिए उपयोग की जाने वाली भाषाओं को अक्सर क्रियात्मक भाषाएँ कहा जाता है।

सिंहावलोकन
दुनिया के संभावित प्रारंभिक राज्यों का वर्णन, वांछित लक्ष्यों का विवरण, और संभावित कार्यों के एक सेट का वर्णन, नियोजन समस्या गारंटीकृत योजना को संश्लेषित करना है (जब प्रारंभिक राज्यों में से किसी पर लागू किया जाता है) एक ऐसा राज्य उत्पन्न करना जिसमें वांछित लक्ष्य हों (ऐसे राज्य को लक्ष्य राज्य कहा जाता है)।

नियोजन की कठिनाई नियोजित सरलीकृत धारणाओं पर निर्भर है। कई आयामों में समस्याओं के गुणों के आधार पर नियोजन समस्याओं के कई वर्गों की पहचान की जा सकती है।
 * क्या क्रियाएं नियतात्मक या गैर-नियतात्मक हैं? गैर-नियतात्मक क्रियाओं के लिए, क्या संबंधित संभावनाएँ उपलब्ध हैं?
 * क्या राज्य चर असतत या निरंतर हैं? यदि वे असतत हैं, तो क्या उनके पास संभव मानों की सीमित संख्या है?
 * क्या वर्तमान स्थिति को स्पष्ट रूप से देखा जा सकता है? पूर्ण अवलोकन और आंशिक अवलोकन हो सकता है।
 * कितनी प्रारंभिक अवस्थाएँ हैं, परिमित या मनमाने ढंग से कई?
 * क्या कर्मों की कोई अवधि होती है?
 * क्या एक साथ कई क्रियाएं की जा सकती हैं, या एक समय में केवल एक ही क्रिया संभव है?
 * क्या किसी योजना का उद्देश्य निर्दिष्ट लक्ष्य स्थिति तक पहुँचना है, या किसी इनाम समारोह को अधिकतम करना है?
 * एजेंट एक ही होता है या कई एजेंट होते हैं? क्या एजेंट सहकारी या स्वार्थी हैं? क्या सभी एजेंट अलग-अलग अपनी योजनाएँ बनाते हैं, या योजनाएँ सभी एजेंटों के लिए केंद्रीय रूप से निर्मित होती हैं?

सरलतम संभव नियोजन समस्या, जिसे शास्त्रीय योजना समस्या के रूप में जाना जाता है, द्वारा निर्धारित किया जाता है: चूंकि प्रारंभिक अवस्था स्पष्ट रूप से जानी जाती है, और सभी क्रियाएं नियतात्मक होती हैं, क्रियाओं के किसी भी क्रम के बाद दुनिया की स्थिति का सटीक अनुमान लगाया जा सकता है, और शास्त्रीय योजना के लिए पर्यवेक्षणीयता का प्रश्न अप्रासंगिक है।
 * एक अद्वितीय ज्ञात प्रारंभिक अवस्था,
 * अवधिहीन क्रियाएं,
 * नियतात्मक क्रियाएं,
 * जो एक बार में एक ही लिया जा सकता है,
 * और एक एजेंट।

इसके अलावा, योजनाओं को कार्यों के अनुक्रम के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, क्योंकि यह हमेशा पहले से ज्ञात होता है कि किन कार्यों की आवश्यकता होगी।

एजेंट के नियंत्रण से बाहर गैर-निर्धारिती क्रियाओं या अन्य घटनाओं के साथ, संभावित निष्पादन एक पेड़ बनाते हैं, और योजनाओं को पेड़ के प्रत्येक नोड के लिए उपयुक्त कार्यों का निर्धारण करना होता है।

असतत-समय मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (एमडीपी) के साथ समस्याओं की योजना बना रहे हैं:
 * अवधिहीन क्रियाएं,
 * संभावनाओं के साथ nondeterministic क्रियाएं,
 * पूर्ण अवलोकन,
 * एक इनाम समारोह का अधिकतमकरण,
 * और एक एजेंट।

जब पूर्ण पर्यवेक्षणीयता को आंशिक अवलोकनीयता से बदल दिया जाता है, तो योजना आंशिक रूप से अवलोकनीय मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (पीओएमडीपी) से मेल खाती है।

यदि एक से अधिक एजेंट हैं, तो हमारे पास बहु-एजेंट योजना है, जो खेल सिद्धांत से निकटता से संबंधित है।

डोमेन स्वतंत्र योजना
एआई योजना में, नियोजक आम तौर पर एक डोमेन मॉडल (संभावित कार्यों के एक सेट का विवरण जो डोमेन को मॉडल करते हैं) के साथ-साथ प्रारंभिक स्थिति और लक्ष्य द्वारा निर्दिष्ट विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए इनपुट करते हैं, इसके विपरीत जिसमें कोई नहीं है इनपुट डोमेन निर्दिष्ट। इस तरह के योजनाकारों को इस तथ्य पर जोर देने के लिए डोमेन स्वतंत्र कहा जाता है कि वे डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला से नियोजन समस्याओं को हल कर सकते हैं। डोमेन के विशिष्ट उदाहरण ब्लॉक-स्टैकिंग, लॉजिस्टिक्स, वर्कफ्लो मैनेजमेंट और रोबोट टास्क प्लानिंग हैं। इसलिए इन सभी विभिन्न डोमेनों में नियोजन समस्याओं को हल करने के लिए एक एकल डोमेन-स्वतंत्र योजनाकार का उपयोग किया जा सकता है। दूसरी ओर, एक रूट प्लानर डोमेन-विशिष्ट प्लानर के लिए विशिष्ट है।

डोमेन मॉडलिंग भाषाओं की योजना बनाना
नियोजन डोमेन और विशिष्ट नियोजन समस्याओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली भाषाएं, जैसे कि स्टैनफोर्ड रिसर्च इंस्टीट्यूट प्रॉब्लम सॉल्वर और योजना डोमेन परिभाषा भाषा फॉर क्लासिकल प्लानिंग, स्टेट वेरिएबल्स पर आधारित हैं। दुनिया की प्रत्येक संभावित स्थिति राज्य चर के मूल्यों का एक असाइनमेंट है, और क्रियाएं यह निर्धारित करती हैं कि जब कार्रवाई की जाती है तो राज्य चर के मान कैसे बदलते हैं। चूंकि राज्य चर का एक सेट एक राज्य स्थान को प्रेरित करता है जिसका आकार सेट में घातीय है, नियोजन, इसी तरह कई अन्य कम्प्यूटेशनल समस्याओं के लिए, आयामीता के अभिशाप और दहनशील विस्फोट से ग्रस्त है।

नियोजन समस्याओं का वर्णन करने के लिए एक वैकल्पिक भाषा पदानुक्रमित कार्य नेटवर्क है, जिसमें कार्यों का एक सेट दिया गया है, और प्रत्येक कार्य या तो एक आदिम क्रिया द्वारा महसूस किया जा सकता है या अन्य कार्यों के एक सेट में विघटित हो सकता है। इसमें आवश्यक रूप से राज्य चर शामिल नहीं हैं, हालांकि अधिक यथार्थवादी अनुप्रयोगों में राज्य चर कार्य नेटवर्क के विवरण को सरल बनाते हैं।

शास्त्रीय योजना

 * आगे श्रृंखलन राज्य अंतरिक्ष खोज, संभवतः ह्यूरिस्टिक (कंप्यूटर साइंस) के साथ बढ़ाया गया
 * बैकवर्ड चेनिंग सर्च, संभवतः राज्य की बाधाओं के उपयोग से बढ़ाया गया (देखें स्टैनफोर्ड रिसर्च इंस्टीट्यूट प्रॉब्लम सॉल्वर, ग्राफ़प्लान )
 * आंशिक आदेश योजना

अन्य समस्याओं में कमी

 * प्रस्तावित संतुष्टि समस्या (विमान बैठ गया) में कमी।
 * मॉडल की जाँच में कमी - दोनों अनिवार्य रूप से स्टेट स्पेस को पार करने की समस्याएँ हैं, और क्लासिकल प्लानिंग समस्या मॉडल चेकिंग समस्याओं के एक उपवर्ग से मेल खाती है।

टेम्पोरल प्लानिंग
शास्त्रीय योजना के समान तरीकों से अस्थायी योजना को हल किया जा सकता है। मुख्य अंतर यह है कि कई की संभावना के कारण, अस्थायी रूप से अतिव्यापी क्रियाएं एक अवधि के साथ समवर्ती रूप से ली जा रही हैं, कि एक राज्य की परिभाषा में वर्तमान निरपेक्ष समय के बारे में जानकारी शामिल है और प्रत्येक सक्रिय क्रिया का निष्पादन कितनी दूर तक आगे बढ़ा है। इसके अलावा, तर्कसंगत या वास्तविक समय के साथ योजना बनाने में, शास्त्रीय योजना या पूर्णांक समय के साथ योजना के विपरीत, राज्य का स्थान अनंत हो सकता है। टेम्पोरल प्लानिंग अनिश्चितता से जुड़े होने पर अनुसूची बनाना समस्याओं से निकटता से संबंधित है और इसे समयबद्ध ऑटोमेटन के संदर्भ में भी समझा जा सकता है। अनिश्चितता के साथ सरल टेम्पोरल नेटवर्क (एसटीएनयू) एक शेड्यूलिंग समस्या है जिसमें नियंत्रणीय क्रियाएं, अनिश्चित घटनाएं और अस्थायी बाधाएं शामिल हैं। ऐसी समस्याओं के लिए गतिशील नियंत्रणीयता एक प्रकार का समय-निर्धारण है जिसके लिए नियंत्रणीय क्रियाओं को प्रतिक्रियात्मक रूप से सक्रिय करने के लिए एक अस्थायी योजना रणनीति की आवश्यकता होती है क्योंकि अनिश्चित घटनाएं देखी जाती हैं ताकि सभी बाधाओं को संतुष्ट होने की गारंटी दी जा सके।

संभाव्य योजना
जब राज्य का स्थान पर्याप्त रूप से छोटा हो, तो मूल्य पुनरावृत्ति और नीति पुनरावृत्ति जैसे पुनरावृत्त तरीकों से संभाव्य नियोजन को हल किया जा सकता है। आंशिक पर्यवेक्षणीयता के साथ, संभाव्यतापूर्ण योजना समान रूप से पुनरावृत्त तरीकों से हल की जाती है, लेकिन राज्यों के बजाय विश्वासों के स्थान के लिए परिभाषित मूल्य कार्यों के प्रतिनिधित्व का उपयोग करते हुए।

वरीयता-आधारित योजना
वरीयता-आधारित योजना में, उद्देश्य न केवल एक योजना तैयार करना है बल्कि उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट प्राथमिकताओं को पूरा करना भी है। अधिक सामान्य इनाम-आधारित योजना में अंतर, उदाहरण के लिए MDPs के अनुरूप, वरीयताएँ आवश्यक रूप से सटीक संख्यात्मक मान नहीं रखती हैं।

सशर्त योजना
नियतात्मक नियोजन को स्टैनफोर्ड रिसर्च इंस्टीट्यूट प्रॉब्लम सॉल्वर प्लानिंग सिस्टम के साथ पेश किया गया था, जो एक श्रेणीबद्ध योजनाकार है। कार्रवाई के नाम एक क्रम में दिए गए हैं और यह रोबोट के लिए एक योजना है। पदानुक्रमित योजना की तुलना एक स्वचालित उत्पन्न व्यवहार वृक्ष (कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स और नियंत्रण) से की जा सकती है। इसका नुकसान यह है कि एक सामान्य व्यवहार ट्री कंप्यूटर प्रोग्राम की तरह अभिव्यंजक नहीं होता है। इसका मतलब है, एक व्यवहार ग्राफ के अंकन में एक्शन कमांड होते हैं, लेकिन कोई लूप (कंप्यूटिंग) या if-then-statement नहीं होते हैं। सशर्त योजना अड़चन पर काबू पाती है और एक विस्तृत संकेतन प्रस्तुत करती है जो एक नियंत्रण प्रवाह के समान है, जिसे पास्कल (प्रोग्रामिंग भाषा) जैसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं से जाना जाता है। यह कार्यक्रम संश्लेषण के समान है, जिसका अर्थ है कि एक योजनाकार स्रोत कोड उत्पन्न करता है जिसे दुभाषिया द्वारा निष्पादित किया जा सकता है। सशर्त योजनाकार का एक प्रारंभिक उदाहरण "वारप्लान-सी" है जिसे 1970 के दशक के मध्य में पेश किया गया था। एक सामान्य अनुक्रम और एक जटिल योजना के बीच क्या अंतर है, जिसमें अगर-तो-कथन शामिल हैं? यह किसी योजना के रन टाइम (कार्यक्रम जीवनचक्र चरण) पर अनिश्चितता से संबंधित है। विचार यह है कि एक योजना शीतल संवेदक पर प्रतिक्रिया कर सकती है जो योजनाकार के लिए अज्ञात है। योजनाकार पहले से दो विकल्प उत्पन्न करता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी वस्तु का पता चला है, तो क्रिया A को निष्पादित किया जाता है, यदि कोई वस्तु गायब है, तो क्रिया B को निष्पादित किया जाता है। सशर्त नियोजन का एक प्रमुख लाभ आंशिक-आदेश नियोजन को संभालने की क्षमता है। एक एजेंट को शुरू से अंत तक सब कुछ योजना बनाने के लिए मजबूर नहीं किया जाता है, लेकिन समस्या को चंकिंग (कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान) में विभाजित कर सकता है। यह राज्य के स्थान को कम करने में मदद करता है और अधिक जटिल समस्याओं को हल करता है।

आकस्मिक योजना
हम आकस्मिक योजना की बात करते हैं जब सेंसर के माध्यम से पर्यावरण को देखा जा सकता है, जो दोषपूर्ण हो सकता है। इस प्रकार यह एक ऐसी स्थिति है जहाँ नियोजन एजेंट अधूरी जानकारी के तहत कार्य करता है। एक आकस्मिक नियोजन समस्या के लिए, एक योजना अब क्रियाओं का एक क्रम नहीं है, बल्कि एक निर्णय वृक्ष है क्योंकि योजना के प्रत्येक चरण को राज्यों के एक समूह द्वारा दर्शाया गया है, न कि एक पूरी तरह से अवलोकन योग्य राज्य के रूप में, जैसा कि शास्त्रीय योजना के मामले में है। चयनित क्रियाएं सिस्टम की स्थिति पर निर्भर करती हैं। उदाहरण के लिए, यदि बारिश होती है, तो एजेंट छाता लेना चुनता है, और यदि नहीं, तो वे इसे नहीं लेने का विकल्प चुन सकते हैं।

माइकल एल. लिटमैन ने 1998 में दिखाया कि ब्रांचिंग क्रियाओं के साथ, नियोजन समस्या EXPTIME-पूर्ण हो जाती है। पूरी तरह से देखे जाने योग्य और गैर-नियतात्मक के लिए - सन्निहित नियोजन का एक विशेष मामला शौकीन समस्याओं द्वारा दर्शाया गया है। यदि लक्ष्य LTLf (सीमित ट्रेस पर रैखिक समय तर्क) में निर्दिष्ट है तो समस्या हमेशा EXPTIME-पूर्ण होती है और 2EXPTIME-पूर्ण यदि लक्ष्य LDLf के साथ निर्दिष्ट किया गया है।

अनुरूप योजना
अनुरूप नियोजन तब होता है जब एजेंट सिस्टम की स्थिति के बारे में अनिश्चित होता है, और यह कोई अवलोकन नहीं कर सकता है। एजेंट को तब वास्तविक दुनिया के बारे में विश्वास होता है, लेकिन उदाहरण के लिए, संवेदन क्रियाओं के साथ उन्हें सत्यापित नहीं कर सकता। इन समस्याओं को शास्त्रीय योजना के समान तकनीकों द्वारा हल किया जाता है, लेकिन जहां वर्तमान स्थिति के बारे में अनिश्चितता के कारण राज्य का स्थान समस्या के आकार में घातीय है। एक अनुरूप नियोजन समस्या का समाधान क्रियाओं का एक क्रम है। हसलम और जॉनसन ने प्रदर्शित किया है कि अनुरूप योजना की समस्या EXPSPACE-पूर्ण है, और 2EXPTIME-पूर्ण जब प्रारंभिक स्थिति अनिश्चित होती है, और क्रियाओं के परिणामों में गैर-निर्धारणा होती है।

नियोजन प्रणालियों की तैनाती

 * हबल अंतरिक्ष सूक्ष्मदर्शी SPSS नामक एक अल्पकालिक प्रणाली का उपयोग करता है और एक लंबी- टर्म प्लानिंग सिस्टम जिसे Spike कहा जाता है.

यह भी देखें

 * क्रिया विवरण भाषा
 * अभिनेता मॉडल
 * आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग
 * बाधा संतुष्टि समस्या
 * प्रतिक्रियाशील योजना
 * निर्धारण (कंप्यूटिंग)
 * रणनीति (खेल सिद्धांत)


 * सूचियों
 * श्रीमती सॉल्वरों की सूची
 * बाधा प्रोग्रामिंग भाषाओं की सूची
 * उभरती प्रौद्योगिकियों की सूची
 * कृत्रिम बुद्धि की रूपरेखा

बाहरी संबंध

 * International Conference on Automated Planning and Scheduling