En la última década se ha producido un rápido avance en los algoritmos de planificación automática dentro del área de la inteligencia artificial.
Esto ha venido motivado por los importantes retos planteados por los procesos de planificación y optimización, tanto en su vertiente de investigación teórica como en su vertiente de apliación práctica. El rápido avance de los algoritmos de planificación ha permitido que dichos algoritmos hayan madurado lo suficiente para que se utilicen en un gran campo de aplicaciones prácticas. Este avance se debe, en gran medida, a la aproximación basada en grafos de planificación. Dicha aproximación supuso un importante punto de inflexión en la investigación en planificación al manejar una estructura compacta que codifica eficientemente información sobre la estructura del problema.
No obstante, los dominios de planificación se han venido simplificando de una forma tan estricta que los resultados obtenidos son difícilmente aplicables a entornos reales. Afortunadamente, la investigación más reciente permite abordar características más complejas, como por ejemplo:
1,- Gestión explícita de la temporalidad de los planes.
2,- Definición de modelos de acciones más expresivas.
3,- Utilización de técnicas heurísticas para mejorar el rendimiento del planificador.
4,- Razonamiento sobre la utilización de recursos.
5,- Especificación de un entorno no determinista y con incertidumbre.
El trabajo realizado en esta tesis se centra, principalmente, en las tres primeras características y su objetivo es el de avanzar en el conocimiento de la problemática temporal en dominios más expresivos de planificación, utilizando una aproximación basada en grafos de planificación.
Esta tesis describe la relación entre los procesos de planificación y scheduling y plantea, en primer lugar, un sistema de planificación temporal (TPSYS, Temporal Planning SYStem) capaz de manejar ac
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