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Eigene positive Erfahrungen mit Onlinekursen sowie die geringen Studierendenzahlen in der Präsenzlehre gaben den Anstoß zu einem Experiment mit einem offenen Onlinekurs auf der Plattform Udemy. Die Erfahrungen sowohl bei der Erstellung und als auch im Lehrbetrieb waren positiv und führten zu einer neuen Beschäftigung mit Inhalten und Lernenden, getrieben durch die Anforderungen der Lernplattform.
In this paper we present an extension of the action language Golog that allows for using fuzzy notions in non-deterministic argument choices and the reward function in decision-theoretic planning. Often, in decision-theoretic planning, it is cumbersome to specify the set of values to pick from in the non-deterministic-choice-of-argument statement. Also, even for domain experts, it is not always easy to specify a reward function. Instead of providing a finite domain for values in the non-deterministic-choice-of-argument statement in Golog, we now allow for stating the argument domain by simply providing a formula over linguistic terms and fuzzy uents. In Golog’s forward-search DT planning algorithm, these formulas are evaluated in order to find the agent’s optimal policy. We illustrate this in the Diner Domain where the agent needs to calculate the optimal serving order.
20 Years of RoboCup
(2016)