Probabilistische Planung

Professor Marco Huber

Kurzbeschreibung

Planung ist ein in vielen technischen Bereichen stark verbreiteter Begriff und beschreibt allgemein die vorausschauende Zusammensetzung von Handlungsschritten um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Planungsaufgaben ergeben sich beispielsweise in der Bewegungsplanung von Robotern, bei der Regelung von technischen Anlagen oder in strategischen Spielen. Aber auch das Bewältigen organisatorischer Aufgaben im alltäglichen Leben erfordert oftmals planerisches Können. Die Ergebnisse der einzelnen, zukünftigen Handlungsschritte sind dabei typischerweise nicht exakt vorhersehbar. Unsicherheiten, die sich etwa aus unbekannten äußeren Störeinflüssen, nur näherungsweise gültigen physikalischen Modellen oder Sensorungenauigkeiten ergeben, beeinflussen die Ergebnisse in einem erheblichen Maße und müssen daher in die Planung mit einbezogen werden.

Die Vorlesung Probabilistische Planung bietet eine systematische Einführung in die Planung unter Berücksichtigung von Unsicherheiten. Die auftretenden Unsicherheiten werden dabei durch probabilistische Modelle beschrieben. Um einen erleichterten Einstieg in das Gebiet der probabilistischen Planung zu gewährleisten, gliedert sich die Vorlesung in drei zentrale Themengebiete, mit ansteigendem Grad an Unsicherheit.

  • Markov'sche Entscheidungsprobleme
  • Planung bei Messunsicherheiten
  • Reinforcement Learning

Neben der Vermittlung der theoretischen Herangehensweise bei der vorausschauenden Planung mittels probabilistischer Modelle, steht auch die Veranschaulichung der theoretischen Sachverhalte im Vordergrund. Zu diesem Zweck werden praxisrelevante Spezialfälle und Anwendungsbeispiele etwa aus dem Bereich der Robotik, des maschinellen Lernens oder der Sensoreinsatzplanung betrachtet.

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