Abstrakt. I verkliga tidsscenarier är osäkerhet och preferenser ofta viktiga, samtidigt existerande aspekter. Vi presenterar en formalism där tidsbundna begränsningar med både preferenser och osäkerhet kan definieras. Vi visar hur tre klassiska begrepp om kontroll (stark, svag och dynamisk), som har utvecklats för osäkra temporalproblem, kan generaliseras för att hantera även preferenser. Vi föreslår sedan algoritmer som kontrollerar förekomsten av dessa egenskaper och vi bevisar att, i allmänhet, hantering samtidigt med preferenser och osäkerhet inte ökar komplexiteten utöver de enskilda fallen. I synnerhet utvecklar vi en dynamisk exekveringsalgoritm, av polynomisk komplexitet, som producerar planer under osäkerhet som är optimala w.r.t. Preferenser. Forskning om tidsresonemang, som en gång exponerats för de verkliga problemens svårigheter, saknar både uttrycksförmåga och flexibilitet. För att komma till rätta med bristen på uttrycksförmåga kan preferenser läggas till den tidsmässiga ramen; för att ta itu med bristen på flexibilitet till oförutsedda händelser kan resonemang om osäkerhet läggas till. I detta dokument inför vi en ram för att hantera både preferenser och osäkerhet i tidsproblem. Detta görs genom att slå samman de två befintliga modellerna av enkla tidsmässiga problem med preferenser [5] och enkla tidsmässiga problem under osäkerhet (STPU). Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Vi antar begreppet kontroll av STPU, som ska användas i stället för konsekvens på grund av förekomsten av osäkerhet, och vi anpassar det för att hantera preferenser. Den föreslagna ramen, Simple Temporal Problem med Preferenser och Osäkerhet (STPPUs), representerar temporal problem med preferenser och osäkerhet via en uppsättning variabler, som representerar start- eller sluttider av händelser (som kan vara kontrollerbara eller inte), och en uppsättning mjuka temporal begränsningar över variablerna. Varje begränsning omfattar ett intervall som innehåller de tillåtna varaktigheterna för händelsen eller tillåtna interleaving tider mellan händelser, och en preferensfunktion som associerar varje del av intervallet med ett värde som motsvarar hur mycket dess föredragna. Sådana mjuka begränsningar kan definieras på både kontrollerbara och okontrollerbara händelser. Exempel på verkliga problem med tidsbundna begränsningar, preferenser och osäkerhet kan lätt hittas inom flera tillämpningsområden (t.ex. [7]............................................................................................................................ Här beskriver vi i detalj ett sådant problem, som uppstår i en rymdprogramdomän. Problemet gäller planering av flottor av jordobservationssatelliter (EOS) [4]. Detta planeringsproblem omfattar flera satelliter, hundratals förfrågningar, begränsningar på när och hur man ska betjäna varje begäran, och flera resurser. Vetenskapsmän begär att få jordbilder från rymden. Efter bilddata förvärvas av en EOS, kan det antingen nedlänkas i realtid eller registreras ombord för uppspelning vid en senare tidpunkt. Markstationer eller andra satelliter är tillgängliga för att ta emot nedlänkade bilder. Varje satellit kan kommunicera
Nära släkt med fuzzy nätverk är STNUs med preferenser, REF studier enkel Temporal problem med inställningar och osäkerhet.
Controllability of soft temporal constraint problems
{'venue': 'In Proc. of CP’04, LNCS 3258', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}