摘要:Los procesos de Planificación y de Scheduling en Inteligencia Artificial han estado tradicionalmente relacionados de una manera muy rígida. El primero selecciona a las acciones requeridas para obtener las metas establecidas y el segundo estudia a los requerimientos de ejecución (tiempo y recursos) de esas acciones. Sin embargo, los problemas del mundo real requieren de las capacidades de ambos procesos. En el Estado del Arte se encontraron dos formas de abordar esos problemas: i) enfoque de planificación extendida; ii) enfoque de scheduling extendido. Debido a que ellos presentaron grandes desventajas, fue necesario proveer un modelo que intercale a ambos procesos en una forma flexible (alternando las capacidades de ambos procesos) y general (aplicando a cualquier dominio y para cualquier problema). Este artículo presenta un modelo integrado propuesto, donde se enfatiza en los puntos claves de este enfoque: su estructura y cómo interactúan ambos procesos.
其他摘要:AI Planning and Scheduling processes have traditionally been related to each other in a stiff manner. The first one selects required actions for obtaining the established goals and the second one studies the execution requirements (time and resources) of these actions. However, real-world problems require capabilities of both processes. The State-of-the-Art reveals two ways for tackling these problems: i) extended planning approach and ii) extended scheduling approach. Because they presented great disadvantages, it was necessary to provide a model that interleaves both processes in a flexible (alternating each process capabilities) and general (applied to any domain and to any problem) way. This paper presents a proposal for an integrated model, where the key points: its structure and how both processes interact, are emphasized.