 | Эта статья включает в себя список литературы , связанной литературы или внешних ссылок , но ее источники остаются неясными, поскольку в ней отсутствуют встроенные цитаты . ( Февраль 2013 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения ) |
Свен Кениг | |
|---|---|
 | |
| Национальность | Германия |
| Альма-матер | Университет Карнеги Меллон |
| Научная карьера | |
| Поля | Искусственный интеллект , Робототехника |
| Учреждения | Университет Южной Калифорнии |
| Докторант | Рид Симмонс |
Свен Кениг является полным профессором в области компьютерных наук в Университете Южной Калифорнии . Он получил MS степень в области компьютерных наук из Калифорнийского университета в Беркли в 1991 году и Ph.D. Он получил степень бакалавра компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллона в 1997 году под руководством Рида Симмонса.
Исследование [ править ]
Koenig является искусственный интеллект и робототехника исследователь , который разрабатывает методы планирования и обучения в условиях неопределенности и временных ограничений, как для отдельных агентов и групп агентов. Его исследования часто сочетают идеи искусственного интеллекта и робототехники с идеями из других дисциплин, таких как теория принятия решений , теоретическая информатика , исследования операций и экономика .
Научные достижения [ править ]
В своей преддипломной работе Кениг применил марковские процессы принятия решений (MDP) для планирования искусственного интеллекта. В стандартном учебнике по искусственному интеллекту, « Искусственный интеллект: современный подход» (второе издание), говорится: «Связь между MDP и проблемами планирования ИИ была впервые установлена Свеном Кенигом (1991), который показал, как вероятностные операторы STRIPS обеспечивают компактное представление перехода. модели ".
В диссертации Кенига на тему «Целенаправленное действие с неполной информацией» описывается надежная архитектура навигации роботов, основанная на частично наблюдаемых марковских моделях процесса принятия решений . Его статьи по этому вопросу часто цитируются из-за их новаторского характера и последующего широкого внедрения вероятностных подходов к навигации роботов.
После своей диссертации Кениг заложил широкую основу для поэтапного эвристического поиска в искусственном интеллекте, разработав такие алгоритмы поиска, как пожизненное планирование A * (LPA *), D * Lite, Adaptive A * (AA *) и Fringe-Saving A *. (FSA *). Идеи, лежащие в основе его алгоритма инкрементального эвристического поиска D * Lite, например, были внедрены другими в различные системы планирования пути в робототехнике, в том числе победившее участие Университета Карнеги-Меллона в конкурсе DARPA Urban Challenge .
Кениг также известен своими работами по поиску в реальном времени, роботам-муравьям, вероятностному планированию с нелинейными функциями полезности, разработке и анализу методов навигации роботов (целенаправленная навигация в неизвестной местности, локализация, покрытие и отображение), координации агентов на основе на кооперативных аукционах и планировании пути под любым углом.
Профессиональная деятельность [ править ]
Кениг был сопредседателем Международной конференции по автоматизированному планированию и календарному планированию 2004 года, программным сопредседателем Международной совместной конференции 2005 года по автономным агентам и многоагентным системам и программным сопредседателем программ AAAI Nectar 2007 и 2008 годов. Он работал или входит в состав редакционных советов нескольких журналов по искусственному интеллекту и робототехнике, в совете директоров Robotics: Science and Systems Foundation, в консультативных советах журнала исследований искусственного интеллекта и Американской школы агентов и многоагентных систем, и о руководящих комитетах Международной конференции по автоматизированному планированию и календарному планированию и Симпозиума по абстракции, переформулировке и аппроксимации.
Почести и награды [ править ]
Кениг получил награду ACM Recognition of Service Award, награду NSF CAREER, премию IBM Faculty Partnership Award, премию Фонда Чарльза Ли Пауэлла, премию Raytheon Faculty Fellowship, премию Mellon Mentoring Award, стипендию Фулбрайта , IEEE Computer Science и Премия бакалавриата инженерных наук и премия Тонг Леонг Лима за докторантуру Калифорнийского университета в Беркли.
Избранные ссылки [ править ]
С. Кениг. Целенаправленное действие с неполной информацией. Кандидатская диссертация, Школа компьютерных наук, Университет Карнеги-Меллона, Питтсбург (Пенсильвания), 1997 г.
Р. Симмонс и С. Кениг. Вероятностная навигация роботов в частично наблюдаемых средах. В материалах Международной совместной конференции по искусственному интеллекту, 1080–1087, 1995.
С. Кениг. Агент-ориентированный поиск. Журнал «Искусственный интеллект», 22, (4), 109-131, 2001.
С. Кениг, М. Лихачев и Д. Фурси. Планирование на протяжении всей жизни A *. Искусственный интеллект, 155, (1-2), 93-146, 2004.
С. Кениг, М. Лихачев, Ю. Лю и Д. Фурси. Инкрементальный эвристический поиск в искусственном интеллекте. Журнал «Искусственный интеллект», 25, (2), 99-112, 2004.
Я. Свеннебринг и С. Кениг. Создание роботов-муравьев, покрывающих местность. Автономные роботы, 16, (3), 313-332, 2004.
С. Кениг и М. Лихачев. Быстрое перепланирование навигации в неизвестной местности. Труды по робототехнике, 21, (3), 354-363, 2005.
М. Лагудакис, В. Маркакис, Д. Кемпе, П. Кескинокак , С. Кениг, А. Клейвегт, К. Тови, А. Мейерсон и С. Джайн. Маршрутизация с участием нескольких роботов на основе аукционов. В материалах Международной конференции по робототехнике: наука и системы, 343-350, 2005.
Ю. Лю и С. Кениг. Итерация функциональных значений для теоретико-решающего планирования с общими функциями полезности. В материалах конференции AAAI по искусственному интеллекту (AAAI), 1186–1193, 2006 г.
Ссылки [ править ]
Внешние ссылки [ править ]
- Домашняя страница Кенига
