La investigación en planificación independiente del dominio se ha centrado durante mucho tiempo en el desarrollo de técnicas de busqueda eficientes, orientadas generalmente a encontrar una secuencia óptima (o próxima a la óptima) de acciones que conduzca al sistema desde el estado actual hasta el estado objetivo, El problema de la planificación independiente del dominio, sin embargo, es un problema muy complejo. Por ello, aunque los planificadores más recientes, sobretodo aquellos basados en la aplicación heurística, son muy rápidos, necesitan todavía varios minutos para resolver muchos problemas de tamaño mediano/grande. Existen, sin embargo, numerosas aplicaciones reales, como el control de robots móviles o los agentes de inteligencia artificial en juegos de ordenador y simulaciones, en las que un tiempo de computo excesivo no es admisible.
Un tiempo de respuesta acotable no es el único requerimiento en este tipo de aplicaciones. Es frecuente, por ejemplo que el planificador no pueda acceder a toda la información del entorno. Algo todavía más probable es que el mundo cambie constantemente, ya que el planificador no es único agente capaz de actuar sobre el mundo y modificarlo. estas son, entre otras, las características que hacen que los planificadores clásicos no sean la mejor opción para este tipo de problemas.
Las nuevas técnicas de planificación capaces de afrontar las dificultades de este tipo de dominios (o, al menos, algunas de ellas) se enmarcan dentro de la planificación práctica. En este trabajo de tesis, que se enmarca dentro de esta vertiente práctica de la planificación, se propone una aproximación basada en la integración de los procesos de planificación y ejecución.
De esta forma, el planificador puede incorporar en sus planes la información adquirida del entorno durante la ejecución.
El algoritmo de planificación propuesto se basa en varias técnicas de planificación clásicas bi
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