An Introduction to the Planning Domain Definition Language
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2019
- Brossura
- Nuovo

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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Patrik Haslum received his Ph.D. in computer science from Linkoping University in 2006, and he is currently at the Australian National University in Canberra. His main area of research is AI planning, with a focus on problem modelling and bridging planning .
Codice articolo 608128881
- Titolo
- An Introduction to the Planning Domain Definition Language
- Autore
- Patrik Haslum|Nir Lipovetzky|Daniele Magazzeni|Christian Muise
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031004566
- ISBN 13
- 9783031004568
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
Planning is the branch of Artificial Intelligence (AI) that seeks to automate reasoning about plans, most importantly the reasoning that goes into formulating a plan to achieve a given goal in a given situation. AI planning is model-based: a planning system takes as input a description (or model) of the initial situation, the actions available to change it, and the goal condition to output a plan composed of those actions that will accomplish the goal when executed from the initial situation.
The Planning Domain Definition Language (PDDL) is a formal knowledge representation language designed to express planning models. Developed by the planning research community as a means of facilitating systems comparison, it has become a de-facto standard input language of many planning systems, although it is not the only modelling language for planning. Several variants of PDDL have emerged that capture planning problems of different natures and complexities, with a focus on deterministic problems.
The purpose of this book is two-fold. First, we present a unified and current account of PDDL, covering the subsets of PDDL that express discrete, numeric, temporal, and hybrid planning. Second, we want to introduce readers to the art of modelling planning problems in this language, through educational examples that demonstrate how PDDL is used to model realistic planning problems. The book is intended for advanced students and researchers in AI who want to dive into the mechanics of AI planning, as well as those who want to be able to use AI planning systems without an in-depth explanation of the algorithms and implementation techniques they use.
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