Resumen de Modelos de restricciones temporales con puntos y duraciones
Isabel Navarrete Sánchez 
La repreentación y el razonamiento sobre conocimiento temporal es un importante aspecto de las tareas de resolución de problemas e un amplio rango de dominios en Inteligencia Artficial y Ciencias de la Computación. Por tanto es importante establecer modelos suficientemente expresivos para representar relaciones temporales complejas y desarrollar algoritmos eficientes para resolver las tareas de razonamiento.
Una tarea de razonamiento temporal puede verse como un caso particular de un problema de satisfacción de restricciones (CSP) donde las variables representan entidades temporales y las restricciones representan un conjunto de relaciones temporales permitidas entre ellas. Se han propuestos varios formalismos para modelar las relaciones temporales entre objetos temporales.
El álgebra de intervalos e álgebras de puntos son dos de los modelos más representativos para razonar con información temporal cualitativa. Otros formalismos se han introducido para tratar con información métrica. Por otra parte se ha tratado de integrar tanto la información cualitativa como cuantitativa entre puntos e intervalos en un único modelo computacional basado en restricciones para razonamiento temporal.
Los objetivos que se pretenden conseguir en este trabajo de tesis doctoral es el desarrollo de modelos y algoritmos de gestión de restricciones temporales que permitan incluir puntos y duraciones como entidades temporales y tratar tanto con información cualitativa como métrica. Objetivos concretos de la tesis son:
Introducir un modelo de razonamiento cualitativo con puntos y duraciones (PDN). Estudiar diversas tareas de razonamiento desarrollando algoritmos que los resuelvan. Caracterizar la complejidad computacional de los algoritmos.
Ampliar el modelo (PDN) para introducir información temporal métrica y de nuevo desarrollar algoritmos para resolver las principales tareas de razonamiento.
De los modelos propuestos identificar los qu
