Automatické plánování v současnosti typicky předpokládá, že popis plánovací domény a problému je daný na vstupu. V reálném prostředí je ale potřeba se naučit akce, které může agent provádět, z pozorování, jak agent mění svět svým chováním. Student prostuduje existující metody pro učení se plánovacích modelů z popisu pozorování měnícího se světa. Na základě tohoto studia navrhne vlastní metodu případně rozšíří stávající metodu, jak se automaticky či s pomocí uživatele naučit popis akcí resp. plánovacích operátorů. Navrženou metodu implementuje a experimentálně ověří.
Seznam odborné literatury
Qiang Yang, Kangheng Wu, and Yunfei Jiang. Learning action models from plan examples using weighted MAX-SAT. Artificial Intelligence Journal, 171:107–143, February 2007.
Stephen Cresswell. LOCM: A tool for acquiring planning domain models from action traces. Proceedings of the Third International Competition on Knowledge Engineering for Planning and Scheduling (ICKEPS 2009), pp. 1-7, 2009.
- zadáno a potvrzeno stud. odd.