IMPLEMENTAÇÃO DE OTIMIZAÇÕES DE PERFORMANCE NO GRAPHPLAN

Resumo

 Inteligência Articial (IA) é uma área da Ciência da Computação que tem como objetivo estudar

e simular comportamentos de agentes1  inteligentes, e possui diversas áreas de aplicação. Por

exemplo:

.  Aprendizagem;

.  Automação industrial;

.  Banco de dados dedutivos e mineração de dados;

.  Escalonamento de tarefas;

.  Jogos;

.  Otimização e controle de processos;

.  Planejamento;

.  Sistemas especialistas.

Sistemas de IA [17] funcionam de forma organizada e inteligente, ou seja, são capazes de lidar

com problemas complexos buscando aprender e aplicar o conhecimento adquirido reagindo rápido

e adequadamente às novas situações. A subárea de IA que será explorada neste trabalho é a de

planejamento automatizado em ambientes determinísticos e completamente observáveis.

Planejamento está diretamente ligado ao raciocínio: é uma forma de escolher e organizar

ações perante situações, ou seja, escolhas que seguem condições para atingir objetivos. O ser

humano possui uma importante habilidade, que é a capacidade de planejar suas ações a m

de levar a um determinado objetivo. Em IA, planejamento também é de suma importância, o

qual está relacionado a problemas de logística, agentes inteligentes/deliberativos, planejamento

de processos industriais, escalonamento, jogos de estratégia, e etc.

Ao longo dos anos, a área de IA passou por transformações, onde muitas delas abrangem

novas técnicas para resolução de determinados tipos de problema. Em 1995, Avrim Blum e

Merrick Furst desenvolveram o GraphPlan : um algoritmo de planejamento automático que

realiza renamentos sucessivos em uma estrutura de dados em forma de grafo. O GraphPlan

 vem inuenciando no desenvolvimento de diversos algoritmos de planejamento até hoje. Desde

então, muitos pesquisadores estudaram a ideia aplicando novos conceitos sobre ela (otimizações,

alterações pontuais, técnicas diversas, etc.) surgindo, assim, novos aprimoramentos a partir do

GraphPlan  original.