4.1 Planificación en Inteligencia Artificial

 La planificación en la Inteligencia Artificial, es el procedimiento automático para encontrar un plan para un problema concreto. Se pueden aplicar los métodos conocidos de búsqueda en espacio de estados, pero en ocasiones presentan problemas de eficiencia. Las acciones no relevantes representan un alto factor de ramificación.

Los algoritmos de planificación no solo se interesan por encontrar el estado solución, sino en mantener todos los estados intermedios que llevan desde el estado inicial al final. Los algoritmos de planificación suelen usar no solo el conocimiento dentro del heurístico, sino también las descripciones de los efectos de las acciones para guiar su búsqueda (utilizan la estructura lógica del problema).

Muchos algoritmos de planificación reducen la complejidad del problema descomponiéndolo en sub-objetivos. Esto solo se puede realizar en problemas reales que se puedan descomponer o casi descomponer (el planificador descompone el problema y luego resuelve pequeños conflictos al recomponer la solución). 

La planificación clásica considera entornos que son: 

• Completamente observables: el planificador percibe perfectamente el estado del entorno y el efecto de sus acciones en el entorno. 

• Deterministas: se pueden predecir y predefinir los efectos de todas las acciones. • Finitos: existe un conjunto finito de acciones y de estados. 

• Estáticos: el entorno solo cambia cuando el agente planificador actúa sobre él. 

• Discretos: el entorno se puede describir de forma discreta: 

1) Tiempo discreto (se suele medir en ciclos de ejecución). 

2) Acciones discretas (las acciones suelen verse como unidades y necesitar un ciclo de ejecución).

3) Objetos discretos: las descripciones de los objetos son discretas. 

4) Efectos discretos: los efectos de las acciones suelen ser directamente observables una vez se ha ejecutado la acción.